जटिल प्रयोगों से इनसाइट्स निकालना

Python में Experimental Design

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

मैन्युफैक्चरिंग यील्ड डेटा

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

मल्टी-फैक्टोरियल डिज़ाइन: MaterialType, ProductionSpeed, TemperatureSetting
रिस्पॉन्स वैरिएबल: YieldStrength

मैन्युफैक्चरिंग क्वालिटी डेटा

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

डिज़ाइन: ProductionSpeed
रिस्पॉन्स वैरिएबल: ProductQuality

मर्जिंग रणनीति

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

साइड-बाय-साइड बार ग्राफ

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

तीन-वेरिएबल स्कैटरप्लॉट

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

उत्पादन गति के अनुसार Yield Strength बनाम Product Quality

टेक्निकल ऑडियंस के लिए डेटा संप्रेषण

डेटा नैरेटिव्स बनाएँ
- p-values
- टेस्ट स्टैटिस्टिक्स
- सिग्निफिकेंस लेवल्स
जटिल डेटा को विज़ुअलाइज़ करें
- हीट मैप्स
- मल्टी-कलर स्कैटर प्लॉट्स
- प्रोजेक्शंस

टेक्निकल ऑडियंस को प्रस्तुति देना

नॉन-टेक्निकल ऑडियंस को डेटा से जोड़े रखें

डेटा इनसाइट्स को सरल करें
- बेसिक विज़ुअलाइज़ेशन: बार और लाइन प्लॉट्स
ऑडियंस-केंद्रित प्रेजेंटेशन तैयार करें
- यह डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?
- इनसाइट्स को रियल-वर्ल्ड एप्लिकेशन से जोड़ें

डेटा स्टोरीटेलिंग

अभ्यास करते हैं!

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