2.4 KiB
Visualisaties
Het visualiseren van data is een van de belangrijkste taken van een data scientist. Afbeeldingen zeggen meer dan 1000 woorden, en een visualisatie kan helpen allerlei interessante delen van uw gegevens te identificeren, zoals pieken, uitbijters, groeperingen, tendensen en meer, die kunnen helpen het verhaal te begrijpen dat de data probeert te vertellen.
In deze vijf lessen verkennen we gegevens uit de natuur en maken we interessante en mooie visualisaties met behulp van verschillende technieken.
Onderwerpen
- Hoeveelheden visualiseren
- Distributie visualiseren
- Proporties visualiseren
- Relaties visualiseren
- Betekenisvolle visualisaties maken
Credits
🌸 Deze lessen in visualisatie zijn geschreven door Jen Looper
🍯 De US Honey Production data is gebruikt uit Jessica Li's project op Kaggle. De data is afgeleid van de United States Department of Agriculture.
🍄 De gegevens voor paddenstoelen zijn ook afkomstig van Kaggle, herzien door Hatteras Dunton. Deze dataset bevat beschrijvingen van hypothetische monsters die overeenkomen met 23 soorten kieuwen van paddenstoelen in de Agaricus- en Lepiota-familie. Paddestoel getekend uit The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981). Deze dataset werd in 1987 geschonken aan UCI ML 27.
🦆 Gegevens voor Minnesota Birds komen eveneens van Kaggle gescraped van Wikipedia door Hannah Collins.
Al deze datasets zijn gelicentieerd als CC0: Creative Commons.