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視覺化
視覺化數據是數據科學家最重要的任務之一。圖片勝過千言萬語，視覺化可以幫助你識別數據中的各種有趣部分，例如峰值、異常值、分組、趨勢等，這些都能幫助你理解數據背後的故事。
在這五節課中，你將探索來自自然的數據，並使用各種技術創建有趣且美麗的視覺化。
| 主題編號 | 主題 | 相關課程 | 作者 |
|---|---|---|---|
| 1. | 數量視覺化 | ||
| 2. | 分佈視覺化 | ||
| 3. | 比例視覺化 | ||
| 4. | 關係視覺化 | ||
| 5. | 創建有意義的視覺化 |
致謝
這些視覺化課程由 Jen Looper、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 用 🌸 精心編寫。
🍯 美國蜂蜜生產數據來源於 Jessica Li 在 Kaggle 的項目。該 數據 來自 美國農業部。
🍄 蘑菇數據同樣來源於 Kaggle，由 Hatteras Dunton 修訂。該數據集包括描述假設樣本，對應於 Agaricus 和 Lepiota 家族中 23 種有鰓蘑菇。蘑菇信息取自《Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms》（1981）。該數據集於 1987 年捐贈給 UCI ML 27。
🦆 明尼蘇達州鳥類數據來自 Kaggle，由 Hannah Collins 從 Wikipedia 抓取。
所有這些數據集均以 CC0: Creative Commons 授權。
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