Karmaşık deneylerden içgörü sentezleme

Python ile Deney Tasarımı

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Üretim verimi verileri

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

Çok faktörlü tasarım: MaterialType, ProductionSpeed, TemperatureSetting
Yanıt değişkeni: YieldStrength

Üretim kalitesi verileri

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

Tasarım: ProductionSpeed
Yanıt değişkeni: ProductQuality

Birleştirme stratejisi

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

Yanyana çubuk grafik

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

Üç değişkenli saçılım grafiği

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

Üretim Hızına Göre Akma Dayanımı ve Ürün Kalitesi

Veriyi teknik kitlelere iletmek

Veri öyküleri oluşturun
- p-değerleri
- Test istatistikleri
- Anlamlılık düzeyleri
Karmaşık verileri görselleştirin
- Isı haritaları
- Çok renkli saçılım grafikleri
- Projeksiyonlar

Teknik bir kitleye sunum

Teknik olmayan kitleleri veriye çekmek

Veri içgörülerini basitleştirin
- Temel görselleştirmeler: çubuk ve çizgi grafikler
Hedef kitle odaklı sunumlar hazırlayın
- Veri neden önemli?
- İçgörüleri gerçek dünyaya bağlayın

Veriyle hikâye anlatımı

Hadi pratik yapalım!

Python ile Deney Tasarımı