EDA con variabili categoriche

Analisi Esplorativa dei Dati in Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Variabili categoriche e frequenza

Un grafico a barre con il numero di partecipanti (asse y) per tre fasce d'età (asse x). Le fasce sono "18-29", "30-39" e "40-49", che ha il numero maggiore di partecipanti nel campione.

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Variabili categoriche e percentuali

Un grafico a torta con la percentuale di partecipanti in tre fasce d'età: "18-29", "30-39" e "40-49". L'ultima ha la percentuale più alta: 39,4%.

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Proporzioni su più variabili categoriche

Un grafico a barre impilate al 100%. Sull'asse x tre fasce d'età: "18-29", "30-39", "40-49". Sull'asse y la percentuale di partecipanti. Ogni barra è suddivisa per piattaforma social: Instagram, LinkedIn, TikTok e Twitter.

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Variabili categoriche con statistiche descrittive

Fascia d'età Ore mediane al giorno sui social media
18-29 6
30-39 3
40-49 3
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Cosa sono i boxplot?

Un boxplot delle altezze delle persone. Le altezze, in centimetri, sono sull'asse y.

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Cosa sono i boxplot?

Un boxplot delle altezze delle persone. Le altezze, in centimetri, sono sull'asse y. Un contorno rosso evidenzia la linea al centro del boxplot, la mediana.

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Cosa sono i boxplot?

Un boxplot delle altezze delle persone. Le altezze, in centimetri, sono sull'asse y. Un contorno rosso evidenzia la "scatola" del boxplot.

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Cosa sono i boxplot?

Un boxplot delle altezze delle persone. Le altezze, in centimetri, sono sull'asse y. Un contorno rosso evidenzia i baffi verticali che si estendono sopra e sotto la scatola.

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Cosa sono i boxplot?

Un boxplot delle altezze delle persone. Le altezze, in centimetri, sono sull'asse y. Un contorno rosso evidenzia i valori anomali, ovvero i punti, nel boxplot.

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Confrontare distribuzioni con variabili categoriche

Due boxplot – uno per maschi e uno per femmine – che mostrano la distribuzione delle altezze in ciascun gruppo. Sono di pari dimensioni ma il boxplot per "male" è più in alto sull'asse y.

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Creare nuove variabili

Mutazione dei dati: creare nuove variabili per affinare un'analisi o una visualizzazione

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Creare nuove variabili

Mutazione dei dati: creare nuove variabili per affinare un'analisi o una visualizzazione

Età Fascia d'età
18 Teenager
19 Teenager
20 Young adult
21 Young adult
30 Adulto
31 Adulto
40 Mezza età
41 Mezza età

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Titolo del corso Tipo di corso
Introduction to Power BI Power BI
Unsupervised Learning in R R
DAX in Power BI Power BI
Introduction to Python Python
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