Podsumowanie

Wprowadzenie do wizualizacji danych w Julii

Gustavo Vieira Suñe

Data Analyst

Rozdział 1: Podstawy Plots.jl

Po co wizualizować dane?
Tworzenie wykresów z Plots.jl
- Wykresy liniowe
- Wykresy punktowe
Dodawanie tytułu i etykiet osi
Wiele zmiennych na wykresie

Wykresy liniowe dziennych cen maksymalnych i minimalnych funduszu QQQ w funkcji czasu dla okresu pięćdziesięciu dni. Ceny wykazują wahania wokół rosnącego trendu liniowego.

Rozdział 2: Zaawansowane typy wykresów

Zaawansowane wykresy z StatsPlots.jl
Histogramy, histogramy grupowane i wykresy gęstości
Wykresy słupkowe i grupowane wykresy słupkowe
Wykresy pudełkowe i skrzypcowe
Wizualizacja szeregów czasowych
- Praca z datami
Dodawanie adnotacji do wykresu

Histogram przedstawiający ceny cebuli i pszenicy z nałożonym wykresem gęstości rozkładu prawdopodobieństwa.

Rozdział 3: Zaawansowana personalizacja

Zapisywanie wizualizacji do pliku
Używanie motywów
Dostosowywanie atrybutów wykresu
- Atrybuty linii
- Atrybuty znaczników
- Zakresy osi
- Tytuł i pozycja legendy
- Przezroczystość
Układy
Przepisy serii

Wykres punktowy przedstawiający częstotliwość słuchania K-Popu przez respondentów w zależności od wieku, z dużymi znacznikami w kształcie rombu z częściową przezroczystością.

Rozdział 4: Wykresy z DataFrame

Użycie przepisu do wykresów DataFrame z StatsPlots.jl
Tworzenie łańcuchów wykresów z Chain.jl
Wizualizacja danych w wielu wymiarach
- Trójwymiarowe wykresy punktowe
- Dwuwymiarowe histogramy
Układy i DataFrame
Wykresy macierzy korelacji

Dwuwymiarowy histogram przedstawiający rozkład kosztów ubezpieczenia i wskaźnika masy ciała.

Następne kroki

Understanding Data Visualization
Communicating Data Insights
Dashboard Design Concepts
Rekomendacja książki: Interactive Visualization and Plotting with Julia

Gratulacje!

Wprowadzenie do wizualizacji danych w Julii