さらに多次元のプロット

Juliaで学ぶデータ可視化入門

Gustavo Vieira Suñe

Data Analyst

なぜ多次元化？

背後のパターンや傾向を把握
複数変数の関係を同時に分析
クラスターを特定
明確で没入感のある提示
特徴量エンジニアリング

クラスターは持続するか？

保険料と年齢の散布図。3つの明確なクラスターが見える。

子どもの人数に関係なく、これらのクラスターは存在しますか？

スライスをプロット

theme(:bright)

# Filter data
no_children = filter(
    row -> row.Children == 0, insurance)


# Plot a slice
@df no_children scatter(
    :Age, :Charges, group=:Smoker,
    markersize=4, alpha=0.5,
    legend_title="Smoker")
xlabel!("Age")
ylabel!("Insurance Premium (USD)")

子どもがいない契約者の、保険料と年齢の散布図。3つの明確なクラスターが見える。

別の次元を使用

theme(:bright)
@df insurance scatter(
    # Pass three columns
    :Children,
    :Age,
    :Charges,

    group=:Smoker,
    markersize=4, alpha=0.5,
    legend_title="Smoker"
)
# Axis labels
xlabel!("Number of Children")
ylabel!("Age")
zlabel!("Insurance Premium (USD)")

保険料を年齢と子どもの人数に対して示す3次元散布図。子どもの人数が異なっても同じクラスター構造が見られる。

軸の順序

theme(:bright)
@df insurance scatter(

    # Swap :Age and :Children
    :Age,
    :Children,
    :Charges,
    group=:Smoker,
    markersize=4, alpha=0.5,
    legend_title="Smoker"
)
# Axis labels
xlabel!("Number of Children")
ylabel!("Age")
zlabel!("Insurance Premium (USD)")

別のカテゴリでグループ化

喫煙の有無で色分けした、保険料とBMIの散布図。

喫煙と性別の両方でグループ化できますか？

カテゴリ次元を追加

theme(:vibrant)

@df insurance scatter(
    :BMI,

    # Pass categorical column
    :Sex,

    :Charges,
    group=:Smoker,
    markersize=2, legend_title="Smoker",
    color=[:blueviolet :goldenrod1])
xlabel!("BMI")
zlabel!("Insurance Premium (USD)")

喫煙の有無で色分けした、保険料をBMIと性別に対して示す3次元散布図。

点密度を可視化

喫煙の有無で色分けした、保険料とBMIの散布図。

点の密度をもっと明確に可視化できますか？

2次元ヒストグラム

# 2d histogram
@df insurance histogram2d(

    :BMI,
    :Charges,

    # Fill color scheme
    fillcolor=:acton,

    # Fill empty bins
    show_empty_bins=true,

)
xlabel!("Age")
ylabel!("Insurance Premium (USD)")

保険料とBMIの分布を示す2次元ヒストグラム。

Let's practice!

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