EDA ze zmiennymi kategorycznymi

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Zmienne kategoryczne i częstości

Wykres słupkowy z liczbą uczestników na osi y dla trzech grup wiekowych na osi x: „18–29", „30–39" i „40–49", która ma najwyższą liczebność.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Categorical variables and percentages

Wykres kołowy przedstawiający odsetek uczestników w trzech grupach wiekowych: „18–29", „30–39" i „40–49". Ostatnia grupa ma najwyższy udział – 39,4%.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Proportions across multiple categorical variables

Skumulowany wykres słupkowy 100%. Na osi x znajdują się trzy grupy wiekowe: „18–29", „30–39", „40–49". Oś y przedstawia odsetek uczestników. Każdy słupek jest podzielony według udziału w jednej z czterech platform: Instagram, LinkedIn, TikTok i Twitter.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Categorical variables with descriptive statistics

Grupa wiekowa Mediana godzin dziennie w mediach społecznościowych
18–29 6
30–39 3
40–49 3
Eksploracyjna analiza danych w Power BI

What are boxplots?

Wykres pudełkowy wzrostu osób. Oś y przedstawia wzrost w centymetrach.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Czym są wykresy pudełkowe?

Wykres pudełkowy wzrostu osób. Oś y przedstawia wzrost w centymetrach. Czerwoną ramką zaznaczono linię środkową skrzynki, czyli medianę.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Czym są wykresy pudełkowe?

Wykres pudełkowy wzrostu osób. Oś y przedstawia wzrost w centymetrach. Czerwoną ramką zaznaczono „pudełko" wykresu.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Czym są wykresy pudełkowe?

Wykres pudełkowy wzrostu osób. Oś y przedstawia wzrost w centymetrach. Czerwoną ramką zaznaczono pionowe wąsy rozciągające się powyżej i poniżej pudełka.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Czym są wykresy pudełkowe?

Wykres pudełkowy wzrostu osób. Oś y przedstawia wzrost w centymetrach. Czerwoną ramką zaznaczono wartości odstające, czyli kropki na wykresie.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Porównywanie rozkładów za pomocą zmiennych kategorycznych

Dwa wykresy pudełkowe – dla mężczyzn i kobiet – przedstawiające rozkład wzrostu w każdej grupie. Oba mają podobny rozmiar, lecz wykres dla "mężczyzn" jest wyżej na osi y.

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Tworzenie nowych zmiennych

Mutacja danych: tworzenie nowych zmiennych w celu udoskonalenia analizy lub wizualizacji

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Tworzenie nowych zmiennych

Mutacja danych: tworzenie nowych zmiennych w celu udoskonalenia analizy lub wizualizacji

Wiek Grupa wiekowa
18 Teen
19 Teen
20 Early Adult
21 Early Adult
30 Adult
31 Adult
40 Middle Age
41 Middle Age

$$ $$ $$

Tytuł kursu Typ kursu
Introduction to Power BI Power BI
Unsupervised Learning in R R
DAX in Power BI Power BI
Introduction to Python Python
Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Let's practice!

Eksploracyjna analiza danych w Power BI

Preparing Video For Download...