Correlazione

Analizzare i dati IoT in Python

Matthias Voppichler

IT Developer

df.corr()

print(data.corr())

             temperature  humidity  sunshine  light_veh  heavy_veh
temperature     1.000000 -0.734430  0.611041   0.401997   0.408936
humidity       -0.734430  1.000000 -0.637761  -0.313952  -0.318198
sunshine        0.611041 -0.637761  1.000000   0.408854   0.409363
light_veh       0.401997 -0.313952  0.408854   1.000000   0.998473
heavy_veh       0.408936 -0.318198  0.409363   0.998473   1.000000
Analizzare i dati IoT in Python

heatmap

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

Heatmap della correlazione dei dati

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heatmap

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

Heatmap della correlazione - evidenza di forte correlazione negativa (temperatura/umidità)

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heatmap

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

Heatmap della correlazione - evidenza di correlazione positiva (sole/temperatura)

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heatmap

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

Heatmap della correlazione - evidenza di correlazione positiva molto alta (veicoli leggeri/pesanti)

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Pairplot

sns.pairplot(data)

Pairplot di 4 colonne

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Riepilogo

  • heatmap
    • Correlazione negativa
    • Correlazione positiva
    • Correlazione ~1
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Vamos praticar!

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