एक प्लॉट हज़ार बातें कहता है

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समझना

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

आप क्या सीखेंगे

  • उपयुक्त प्लॉट कैसे चुनें?
  • आम प्लॉट्स की व्याख्या कैसे करें?
  • प्लॉट बनाने की सर्वोत्तम प्रथाएँ क्या हैं?
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समझना

इनसाइट्स पाने के तीन तरीके

सार-सांख्यिकी निकालना

mean, median, standard deviation

मॉडल चलाना

linear और logistic regression

प्लॉट बनाना

scatter, bar, histogram

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समझना

Datasaurus Dozen

away_x away_y bullseye_x bullseye_y ... x_shape_x x_shape_y
32.33 61.41 51.20 83.34 ... 38.34 92.47
53.42 26.19 58.97 85.50 ... 35.75 94.12
63.92 30.83 51.87 85.83 ... 32.77 88.52
70.29 82.53 48.18 85.05 ... 33.73 88.62
34.12 45.73 41.68 84.02 ... 37.24 83.72
67.67 37.11 37.89 82.57 ... 36.03 82.04
1 Matejka, J., & Fitzmaurice, G. (2017) https://www.autodeskresearch.com/publications/samestats
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हर डेटासेट के लिए x का mean

dataset mean(x)
away 54.27
bullseye 54.27
circle 54.27
dino 54.26
dots 54.26
h_lines 54.26
high_lines 54.27
dataset mean(x)
slant_down 54.27
slant_up 54.27
star 54.27
v_lines 54.27
wide_lines 54.27
x_shape 54.26
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हर डेटासेट के लिए x और y के mean

dataset mean(x) mean(y)
away 54.27 47.83
bullseye 54.27 47.83
circle 54.27 47.84
dino 54.26 47.83
dots 54.26 47.84
h_lines 54.26 47.83
high_lines 54.27 47.84
dataset mean(x) mean(y)
slant_down 54.27 47.84
slant_up 54.27 47.83
star 54.27 47.84
v_lines 54.27 47.84
wide_lines 54.27 47.83
x_shape 54.26 47.84
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हर डेटासेट के standard deviations

dataset std_dev(x) std_dev(y)
away 16.77 26.94
bullseye 16.77 26.94
circle 16.76 26.93
dino 16.77 26.94
dots 16.77 26.93
h_lines 16.77 26.94
high_lines 16.77 26.94
dataset std_dev(x) std_dev(y)
slant_down 16.77 26.94
slant_up 16.77 26.94
star 16.77 26.93
v_lines 16.77 26.94
wide_lines 16.77 26.94
x_shape 16.77 26.93
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समझना

Dinosaurus Dozen के 13 डेटासेट्स के स्कैटर प्लॉट्स। हर डेटासेट बाकी से बहुत अलग दिखता है.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समझना

Continuous और categorical वैरिएबल्स

Continuous: प्रायः numbers

  • heights, temperatures, revenues
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Continuous और categorical वैरिएबल्स

Continuous: प्रायः numbers

  • heights, temperatures, revenues

Categorical: प्रायः text

  • eye colors, countries, industry
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Continuous और categorical वैरिएबल्स

Continuous: प्रायः numbers

  • heights, temperatures, revenues

Categorical: प्रायः text

  • eye colors, countries, industry

दोनों हो सकते हैं

  • age continuous है, पर age group categorical है
  • time continuous है, पर month of year categorical है
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अभ्यास करते हैं!

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