Kernel-Dichte, Boxplots & Radarcharts interpretieren

Sentimentanalyse in R

Ted Kwartler

Data Dude

Weitere Visualisierungen

  • Kernel-Dichte-Plot
  • Boxplot
  • Radarchart
  • Treemap
Sentimentanalyse in R

Kernel-Dichte vs. Histogramm

dist <- rnorm(100, 
              mean = 0, 
              sd = 1)
hist(dist, breaks = 1)

hist 1

hist(dist, breaks = 10)

hist10

hist(dist, breaks = 100)

hist100

Sentimentanalyse in R

Kernel-Dichte vs. Histogramm

dist <- rnorm(100, 
              mean = 0, 
              sd = 1)
hist(dist, breaks = 10)

hist10

d_curve <- density(dist) 
plot(d_curve)

Dichtekurve

Sentimentanalyse in R

Boxplot

Boxplot-Grundlagen

Sentimentanalyse in R

Radar: Wheel of Emotion

Plutchiks Wheel of Emotion

Radarchart

Sentimentanalyse in R

Treemaps

Baum

  • Jeder Block steht für einen Datenpunkt wie eine Zeile
  • Die Blockgröße wird durch eine andere Daten­dimension bestimmt
  • Die Blockfarbe richtet sich nach einer weiteren Daten­dimension
  • Blöcke werden per weiterer Daten­dimension in ähnliche Gruppen angeordnet
Sentimentanalyse in R

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