Sintetizarea concluziilor din experimente complexe

Design experimental în Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Date privind randamentul fabricației

manufacturing_yield

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength
      39       Polymer           Medium             Optimal          58.83
     195         Metal             High                High          51.29
     462       Polymer             High             Optimal          55.15
     696     Composite           Medium                 Low          50.27
     142     Composite             High                 Low          57.62
  • Design multifactorial: MaterialType, ProductionSpeed, TemperatureSetting
  • Variabilă de răspuns: YieldStrength
Design experimental în Python

Date privind calitatea fabricației

manufacturing_quality

 BatchID ProductionSpeed  ProductQuality
     149             Low           93.87
     739            High           93.35
     617          Medium           90.45
     131            High           90.26
     684             Low           91.62
  • Design: ProductionSpeed
  • Variabilă de răspuns: ProductQuality
Design experimental în Python

Strategia de îmbinare

merged_manufacturing = pd.merge(manufacturing_yield,
                       manufacturing_quality, 
                       on=['BatchID', 'ProductionSpeed'])
print(merged_manufacturing)

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength  ProductQuality
       1         Metal              Low                High          57.32           91.19
       5     Composite           Medium             Optimal          51.82           90.20
       7       Polymer              Low                High          56.12           91.66
       8     Composite             High             Optimal          50.91           93.05
      11       Polymer              Low                High          50.13           92.31
Design experimental în Python

Diagramă cu bare alăturate

import seaborn as sns
sns.catplot(x='MaterialType', y='YieldStrength', hue='ProductionSpeed', kind='bar', 
            data=merged_manufacturing)

catplot.png

Design experimental în Python

Diagramă de dispersie cu trei variabile

sns.relplot(x='YieldStrength', y='ProductQuality', hue='ProductionSpeed', 
            kind='scatter', data=merged_manufacturing)
plt.title('Yield Strength vs. Product Quality by Production Speed')

Rezistența la rupere vs. Calitatea produsului în funcție de viteza de producție

Design experimental în Python

Comunicarea datelor către publicul tehnic

 

  • Construiți narațiuni de date
    • p-values
    • Statistici de test
    • Niveluri de semnificație
  • Vizualizați date complexe
    • Hărți termice
    • Diagrame de dispersie cu culori multiple
    • Proiecții

Prezentare pentru un public tehnic

Design experimental în Python

Implicarea publicului non-tehnic cu datele

 

  • Simplificați concluziile din date
    • Vizualizări de bază: diagrame cu bare și linii
  • Pregătiți prezentări centrate pe public
    • De ce contează datele?
    • Conectați concluziile la aplicații reale

Povestirea datelor

Design experimental în Python

Să exersăm!

Design experimental în Python

Preparing Video For Download...