# Hình ảnh trực quan

> Ảnh của Jenna Lee trên Unsplash
Việc hình ảnh hóa dữ liệu là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của một nhà khoa học dữ liệu. Một hình ảnh có giá trị bằng 1000 từ, và hình ảnh trực quan có thể giúp bạn nhận ra nhiều khía cạnh thú vị của dữ liệu như đỉnh, giá trị ngoại lai, nhóm, xu hướng, và nhiều hơn nữa, giúp bạn hiểu câu chuyện mà dữ liệu đang cố gắng truyền tải.
Trong năm bài học này, bạn sẽ khám phá dữ liệu từ thiên nhiên và tạo ra những hình ảnh trực quan thú vị và đẹp mắt bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau.
| Số chủ đề | Chủ đề | Bài học liên kết | Tác giả |
| :-----------: | :--: | :-----------: | :----: |
| 1. | Hình ảnh hóa số lượng |
- [Python](09-visualization-quantities/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
|
| 2. | Hình ảnh hóa phân phối | - [Python](10-visualization-distributions/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
|
| 3. | Hình ảnh hóa tỷ lệ | - [Python](11-visualization-proportions/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
|
| 4. | Hình ảnh hóa mối quan hệ | - [Python](12-visualization-relationships/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
|
| 5. | Tạo hình ảnh trực quan ý nghĩa | - [Python](13-meaningful-visualizations/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
|
### Ghi nhận
Những bài học về hình ảnh trực quan này được viết với 🌸 bởi [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010) và [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta).
🍯 Dữ liệu về sản xuất mật ong tại Mỹ được lấy từ dự án của Jessica Li trên [Kaggle](https://www.kaggle.com/jessicali9530/honey-production). [Dữ liệu](https://usda.library.cornell.edu/concern/publications/rn301137d) được trích xuất từ [Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php).
🍄 Dữ liệu về nấm cũng được lấy từ [Kaggle](https://www.kaggle.com/hatterasdunton/mushroom-classification-updated-dataset) do Hatteras Dunton chỉnh sửa. Bộ dữ liệu này bao gồm mô tả về các mẫu giả định tương ứng với 23 loài nấm có mang thuộc họ Agaricus và Lepiota. Nấm được lấy từ sách The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981). Bộ dữ liệu này được hiến tặng cho UCI ML 27 vào năm 1987.
🦆 Dữ liệu về các loài chim ở Minnesota được lấy từ [Kaggle](https://www.kaggle.com/hannahcollins/minnesota-birds) và được Hannah Collins thu thập từ [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_birds_of_Minnesota).
Tất cả các bộ dữ liệu này đều được cấp phép theo [CC0: Creative Commons](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/).
---
**Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm**:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.