Bir grafik bin kelimeye değer
Veri Görselleştirmeyi Anlama
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
Öğrenecekleriniz
- Uygun grafiği nasıl seçersiniz?
- Yaygın grafik türlerini nasıl yorumlarsınız?
- Grafik çizmek için en iyi uygulamalar nelerdir?
İçgörü elde etmenin üç yolu
Özet istatistikleri hesaplama
ortalama, medyan, standart sapma
Modelleri çalıştırma
doğrusal ve lojistik regresyon
Grafikleri çizme
dağılım, çubuk, histogram
Datazor Düzinesi
| away_x | away_y | bullseye_x | bullseye_y | ... | x_shape_x | x_shape_y |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 32,33 | 61,41 | 51,20 | 83,34 | ... | 38,34 | 92,47 |
| 53,42 | 26,19 | 58,97 | 85,50 | ... | 35,75 | 94,12 |
| 63,92 | 30,83 | 51,87 | 85,83 | ... | 32,77 | 88,52 |
| 70,29 | 82,53 | 48,18 | 85,05 | ... | 33,73 | 88,62 |
| 34,12 | 45,73 | 41,68 | 84,02 | ... | 37,24 | 83,72 |
| 67,67 | 37,11 | 37,89 | 82,57 | ... | 36,03 | 82,04 |
1 Matejka, J. ve Fitzmaurice, G. (2017) https://www.autodeskresearch.com/publications/samestats
Her veri kümesi için x'in ortalaması
| veri kümesi | ortalama(x) |
|---|---|
| away | 54,27 |
| bullseye | 54,27 |
| circle | 54,27 |
| dino | 54,26 |
| dots | 54,26 |
| h_lines | 54,26 |
| high_lines | 54,27 |
| veri kümesi | ortalama(x) |
|---|---|
| slant_down | 54,27 |
| slant_up | 54,27 |
| star | 54,27 |
| v_lines | 54,27 |
| wide_lines | 54,27 |
| x_shape | 54,26 |
Her veri kümesi için x ve y'nin ortalaması
| veri kümesi | ortalama(x) | ortalama(y) |
|---|---|---|
| away | 54,27 | 47,83 |
| bullseye | 54,27 | 47,83 |
| circle | 54,27 | 47,84 |
| dino | 54,26 | 47,83 |
| dots | 54,26 | 47,84 |
| h_lines | 54,26 | 47,83 |
| high_lines | 54,27 | 47,84 |
| veri kümesi | ortalama(x) | ortalama(y) |
|---|---|---|
| slant_down | 54,27 | 47,84 |
| slant_up | 54,27 | 47,83 |
| star | 54,27 | 47,84 |
| v_lines | 54,27 | 47,84 |
| wide_lines | 54,27 | 47,83 |
| x_shape | 54,26 | 47,84 |
Her veri kümesi için standart sapmalar
| veri kümesi | std_dev(x) | std_dev(y) |
|---|---|---|
| away | 16,77 | 26,94 |
| bullseye | 16,77 | 26,94 |
| circle | 16,76 | 26,93 |
| dino | 16,77 | 26,94 |
| dots | 16,77 | 26,93 |
| h_lines | 16,77 | 26,94 |
| high_lines | 16,77 | 26,94 |
| veri kümesi | std_dev(x) | std_dev(y) |
|---|---|---|
| slant_down | 16,77 | 26,94 |
| slant_up | 16,77 | 26,94 |
| star | 16,77 | 26,93 |
| v_lines | 16,77 | 26,94 |
| wide_lines | 16,77 | 26,94 |
| x_shape | 16,77 | 26,93 |
Sürekli ve kategorik değişkenler
Sürekli: genellikle sayılar
- yükseklikler, sıcaklıklar, gelirler
Sürekli ve kategorik değişkenler
Sürekli: genellikle sayılar
- yükseklikler, sıcaklıklar, gelirler
Kategorik: genellikle metin
- göz renkleri, ülkeler, endüstri
Sürekli ve kategorik değişkenler
Sürekli: genellikle sayılar
- yükseklikler, sıcaklıklar, gelirler
Kategorik: genellikle metin
- göz renkleri, ülkeler, endüstri
Şunlardan biri olabilir:
- yaş süreklidir ancak yaş grubu kategoriktir
- zaman süreklidir, yılın ayı kategoriktir
Şimdi alıştırma yapalım!
Veri Görselleştirmeyi Anlama
