Sintesi di insight da esperimenti complessi

Progettazione Sperimentale in Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Dati di resa di produzione

manufacturing_yield

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength
      39       Polymer           Medium             Optimal          58.83
     195         Metal             High                High          51.29
     462       Polymer             High             Optimal          55.15
     696     Composite           Medium                 Low          50.27
     142     Composite             High                 Low          57.62

Progetto multifattoriale: MaterialType, ProductionSpeed, TemperatureSetting
Variabile risposta: YieldStrength

Dati di qualità di produzione

manufacturing_quality

 BatchID ProductionSpeed  ProductQuality
     149             Low           93.87
     739            High           93.35
     617          Medium           90.45
     131            High           90.26
     684             Low           91.62

Fattore: ProductionSpeed
Variabile risposta: ProductQuality

Strategia di merge

merged_manufacturing = pd.merge(manufacturing_yield,
                       manufacturing_quality, 
                       on=['BatchID', 'ProductionSpeed'])
print(merged_manufacturing)

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength  ProductQuality
       1         Metal              Low                High          57.32           91.19
       5     Composite           Medium             Optimal          51.82           90.20
       7       Polymer              Low                High          56.12           91.66
       8     Composite             High             Optimal          50.91           93.05
      11       Polymer              Low                High          50.13           92.31

Grafico a barre affiancate

import seaborn as sns
sns.catplot(x='MaterialType', y='YieldStrength', hue='ProductionSpeed', kind='bar', 
            data=merged_manufacturing)

Scatter plot a tre variabili

sns.relplot(x='YieldStrength', y='ProductQuality', hue='ProductionSpeed', 
            kind='scatter', data=merged_manufacturing)
plt.title('Yield Strength vs. Product Quality by Production Speed')

Resistenza alla trazione vs. Qualità del prodotto per velocità di produzione

Comunicare i dati a pubblici tecnici

Crea narrazioni sui dati
- p-value
- Statistiche di test
- Livelli di significatività
Visualizza dati complessi
- Heatmap
- Scatter plot multicolore
- Proiezioni

Presentazione a un pubblico tecnico

Coinvolgere pubblici non tecnici con i dati

Semplifica gli insight
- Visualizzazioni base: bar e line plot
Prepara presentazioni centrate sul pubblico
- Perché contano i dati?
- Collega gli insight all'applicazione reale

Data storytelling

Let's practice!

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