Generare ipotesi

Analisi esplorativa dei dati in Python

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Cosa sappiamo?

Countplot con numero di voli per compagnia nelle diverse fasce di prezzo; Jet Airways ha più biglietti di Prima Classe

sns.heatmap(planes.corr(numeric_only=True), annot=True)
plt.show()

Heatmap con coefficienti di correlazione di Pearson tra le variabili del dataset planes

sns.scatterplot(data=planes, x="Duration", y="Price", hue="Total_Stops")
plt.show()

Scatter plot di Prezzo vs Durata, con Total Stops come fattore

Heatmap con coefficienti di correlazione per ogni numero di scali

Macchina da scrivere con la scritta "Fake News"

Dati di un altro periodo darebbero gli stessi risultati?
Per rilevare relazioni, differenze e pattern:
- Usiamo i Test d'ipotesi
I test d'ipotesi richiedono, prima di raccogliere i dati:
- Generare un'ipotesi o domanda
- Decidere quale test statistico usare

¹ Image credit: https://unsplash.com/@markuswinkler

Ufficio con vista su una pista d'aeroporto

Lente d'ingrandimento su un grafico a barre

sns.barplot(data=planes, x="Airline", y="Duration")
plt.show()

Grafico a barre di durata per compagnia aerea

sns.barplot(data=planes, x="Destination", y="Price")
plt.show()

Grafico a barre con prezzo medio

Progettare l'esperimento
Include passaggi come:
- Scegliere un campione
- Calcolare quanti dati servono
- Decidere quale test statistico usare

Analisi esplorativa dei dati in Python