Исследование закономерностей

Улучшение визуализации данных в Python

Nick Strayer

Instructor

Углубляемся

  • Анализ корреляций
  • Вызваны ли корреляции смешивающими факторами?
  • Есть ли что-то неожиданное?

Лопата, вонзающаяся в землю

Улучшение визуализации данных в Python

Целевая аудитория

  • Передаётся коллегам
  • Продуманные решения в области дизайна
  • Помните: они менее знакомы с данными

Мультяшный персонаж делает типовую презентацию коллегам

Улучшение визуализации данных в Python
sns.regplot('NO2', 'CO', ci=False, data=pollution,

            # Lower opacity of points
            scatter_kws={'alpha':0.2, 'color':'grey'} )

Диаграмма рассеяния значений загрязнения NO2 и CO с линией тренда

Улучшение визуализации данных в Python

Профилирование закономерностей

  • Обнаружена интересная закономерность в данных
  • Как быстро её исследовать и объяснить?
  • Используйте текст!

Два выраженных кластера точек на диаграмме рассеяния без подписей

Улучшение визуализации данных в Python

Выявление выбросов с помощью текстовых диаграмм рассеяния

Диаграмма рассеяния средних значений SO2 и CO по Денверу без подписей с явным выбросом в правом верхнем углу

Диаграмма рассеяния средних значений SO2 и CO по Денверу с подписями; выброс в правом верхнем углу соответствует январю

Улучшение визуализации данных в Python
g = sns.scatterplot("SO2","CO", data=long_beach_avgs)

# Iterate over the rows of our data
for _, row in long_beach_avgs.iterrows():
    # Unpack columns from row
    month, SO2, CO = row

    # Draw annotation in correct place
    g.annotate(month, (SO2,CO))


plt.title('Long Beach avg SO2 by CO')
Улучшение визуализации данных в Python

Диаграмма рассеяния средних значений SO2 и CO по Лонг-Бич с подписями по месяцам года

Улучшение визуализации данных в Python

Давайте потренируемся!

Улучшение визуализации данных в Python

Preparing Video For Download...