4.8 KiB
Visualiseringer
Å visualisere data er en av de viktigste oppgavene for en dataforsker. Bilder sier mer enn tusen ord, og en visualisering kan hjelpe deg med å identifisere alle slags interessante aspekter ved dataene dine, som topper, avvik, grupperinger, tendenser og mer, som kan hjelpe deg med å forstå historien dataene dine prøver å fortelle.
I disse fem leksjonene vil du utforske data hentet fra naturen og lage interessante og vakre visualiseringer ved hjelp av ulike teknikker.
| Emnenummer | Emne | Lenket leksjon | Forfatter |
|---|---|---|---|
| 1. | Visualisering av mengder | ||
| 2. | Visualisering av fordeling | ||
| 3. | Visualisering av proporsjoner | ||
| 4. | Visualisering av relasjoner | ||
| 5. | Lage meningsfulle visualiseringer |
Krediteringer
Disse visualiseringsleksjonene ble skrevet med 🌸 av Jen Looper, Jasleen Sondhi og Vidushi Gupta.
🍯 Data for honningproduksjon i USA er hentet fra Jessica Lis prosjekt på Kaggle. Dataene er avledet fra United States Department of Agriculture.
🍄 Data for sopp er også hentet fra Kaggle revidert av Hatteras Dunton. Dette datasettet inkluderer beskrivelser av hypotetiske prøver som tilsvarer 23 arter av skivesopper i Agaricus- og Lepiota-familien. Soppene er hentet fra The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981). Dette datasettet ble donert til UCI ML 27 i 1987.
🦆 Data for fugler i Minnesota er hentet fra Kaggle skrapet fra Wikipedia av Hannah Collins.
Alle disse datasettene er lisensiert som CC0: Creative Commons.
Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vennligst vær oppmerksom på at automatiske oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.