Zkoumání vzorců

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Nick Strayer

Instructor

Hlubší analýza

Zkoumání korelací
Jsou korelace způsobeny matoucími proměnnými?
Něco překvapivého?

Lopata ryjící do země

Cílové skupiny

Sdíleno s kolegy
Promyšlená designová rozhodnutí
Data nejsou kolegům tolik známá

Kresba postavy přednášející kolegům

sns.regplot('NO2', 'CO', ci=False, data=pollution,

            # Lower opacity of points
            scatter_kws={'alpha':0.2, 'color':'grey'} )

Bodový graf hodnot znečištění NO2 a CO s vynesenou regresní přímkou

Profilování vzorců

Nalezen zajímavý vzorec v datech
Jak jej rychle prozkoumat a vysvětlit?
Využijte text!

Dva zřetelné shluky bodů v bodovém grafu bez popisků

Textové bodové grafy pro identifikaci odlehlých hodnot

Bodový graf průměrných hodnot SO2 a CO pro Denver bez popisků s výraznou odlehlou hodnotou vpravo nahoře

Bodový graf průměrných hodnot SO2 a CO pro Denver s popisky – odlehlá hodnota vpravo nahoře označena jako leden

g = sns.scatterplot("SO2","CO", data=long_beach_avgs)

# Iterate over the rows of our data
for _, row in long_beach_avgs.iterrows():
    # Unpack columns from row
    month, SO2, CO = row

    # Draw annotation in correct place
    g.annotate(month, (SO2,CO))


plt.title('Long Beach avg SO2 by CO')

Bodový graf průměrných hodnot SO2 a CO pro Long Beach s popisky měsíců

Pojďme se do toho pustit

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu