AI言語モデルとして、私はインタラクティブなコーディングを提供することはできません。しかし、Rとshinyとggplot2パッケージを使ってダッシュボードを作成する一般的なアイデアは提供できる。

1.まず、Rのread.csv()関数を使ってCSVデータをインポートする必要がある。
``` 
data <- read.csv("file.csv", header = TRUE)
```
2.次に、shinyとggplot2のパッケージをインストールしてロードする。
```
install.packages("shiny")
install.packages("ggplot2")

library(shiny)
library(ggplot2)
```
3.パッケージをロードしたら、shinyを使ってダッシュボードのUIとサーバー機能を作成する。
```
ui <- fluidPage(
    titlePanel("Dashboard Title"),
    sidebarLayout(
        sidebarPanel(
            # Sidebar options go here
        ),
        mainPanel(
            # Main panel options go here
        )
    )
)

server <- function(input, output) {
    # Code for the dashboard goes here
}

shinyApp(ui = ui, server = server)
```
4.ui 関数内では、テキストボックス、ドロップダウンメニュー、プロット出力など、さまざまなタイプの入出力要素を追加できます。

5.5.server関数の中で、データを分析し、ビジュアライゼーションを生成するコードを書くことができる。ggplot2を使用して、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図などのさまざまなタイプのプロットを作成できます。また、dplyrパッケージを使用して、データをフィルタリング、グループ化、要約することもできる。

6.最後に、ダッシュボードにテキストや注釈を含めることで、各プロットや分析に説明を加えることができる。

注：ダッシュボードは、使用するデータが機密データや専有データでなく、一般公開を目的としていることを確認することが重要です。また、ダッシュボードを作成するには、Rプログラミングに習熟し、shinyとggplot2パッケージの知識が必要です。
As an AI language model, I am not able to provide interactive coding. However, I can give you a general idea of how to create a dashboard using R and the packages shiny and ggplot2.

1. First, you would need to import the CSV data using read.csv() function in R.
``` 
data <- read.csv("file.csv", header = TRUE)
``` 
2. Next, you would need to install and load the packages shiny and ggplot2.
```
install.packages("shiny")
install.packages("ggplot2")

library(shiny)
library(ggplot2)
```
3. Once you have loaded the packages, you can create the UI and server functions for the dashboard using shiny.
```
ui <- fluidPage(
    titlePanel("Dashboard Title"),
    sidebarLayout(
        sidebarPanel(
            # Sidebar options go here
        ),
        mainPanel(
            # Main panel options go here
        )
    )
)

server <- function(input, output) {
    # Code for the dashboard goes here
}

shinyApp(ui = ui, server = server)
```
4. Within the ui function, you can add different types of input and output elements such as text boxes, drop-down menus, and plot outputs.

5. Within the server function, you can write the code to analyze the data and generate the visualizations. You can use ggplot2 to create different types of plots such as bar charts, line charts, and scatterplots. You can also use dplyr package to filter, group and summarize the data.

6. Finally, you can add explanations for each plot or analysis by including text and annotations in the dashboard.

Note: It's important to make sure that the data being used is not confidential or proprietary and that the dashboard is intended for public sharing. Also, creating a dashboard requires proficiency in R programming and knowledge of the shiny and ggplot2 packages.