Povestirea cu date

Vizualizarea datelor în Databricks

Gang Wang

Senior Data Scientist

Ce este povestirea cu date?

  • Construirea de narațiuni din date
  • Combinarea concluziilor cu vizualizări

Scop:

  • Date complexe, accesibile
  • Implicați și informați publicul

De ce contează:

  • Transformă datele brute în concluzii
  • Îmbunătățește luarea deciziilor

Ilustrație conceptuală a povestirii cu date

1 Imagini: AgencyAnalytics
Vizualizarea datelor în Databricks

Înainte: afișarea datelor

  • Diagramă liniară aglomerată, greu de interpretat
  • Date brute fără context

După: povestire cu date

  • Narațiune clară, evidențiind concluziile cheie
  • Diagramă cu bare simplă, accentuând punctele importante

   

1 Imagini: Storytelling with Data
Vizualizarea datelor în Databricks

Rolul vizualizărilor de date în povestire

  • Diagrame cu bare: comparați cantități între categorii

Diagramă cu bare

  • Diagrame liniare: afișați tendințe în timp

Diagramă liniară

1 Imagini: Corporate Finance Institute, Storytelling with data
Vizualizarea datelor în Databricks

 

  • Diagrame circulare: afișează proporții și relații parte-întreg

Diagramă circulară

 

  • Diagrame de dispersie: arată relații și corelații

Diagramă de dispersie

1 Imagini: GeeksforGeeks, Math is Fun
Vizualizarea datelor în Databricks

 

  • Hărți de căldură: evidențiază tipare și intensitatea datelor

 

Hartă de căldură

 

  • Histograme: afișează distribuția datelor numerice

 

Histogramă

1 Imagini: Sage Research Methods, Stata
Vizualizarea datelor în Databricks
  • Diagrame de suprafață: evidențiază modificări în timp cu date suprapuse

Diagramă de suprafață

Vizualizarea datelor în Databricks

Înțelegerea distribuțiilor statistice

De ce contează

  • Evidențiază tipare în date
  • Indică tendințe centrale: medie, mediană, mod
  • Arată dispersia: interval, varianță, abatere standard
  • Identifică forma: asimetrie, kurtoză

Tendințe centrale

1 Imagini: Medium
Vizualizarea datelor în Databricks

Crearea de tabele personalizabile

Scopul tabelelor personalizabile:

  • Adaptați prezentarea la nevoi specifice
  • Evidențiați concluziile cheie clar

Funcționalități principale:

  • Opțiuni de formatare
  • Ajustarea coloanelor și rândurilor
  • Sortare și filtrare
  • Etichete de date

Ilustrație conceptuală a unui tabel personalizabil

1 Imagini: UX Collective
Vizualizarea datelor în Databricks

Să exersăm!

Vizualizarea datelor în Databricks

Preparing Video For Download...