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ビジュアライゼーション

写真提供: Jenna Lee on Unsplash

データの可視化は、データサイエンティストにとって最も重要なタスクの1つです。画像は1000語に値すると言われるように、ビジュアライゼーションはデータの中に潜む興味深い部分、例えばスパイク、外れ値、グループ化、傾向などを特定し、データが語ろうとしているストーリーを理解する助けとなります。

これらの5つのレッスンでは、自然から得られたデータを探求し、さまざまな手法を用いて興味深く美しいビジュアライゼーションを作成します。

トピック番号	トピック	リンク先レッスン	著者
1.	数量の可視化	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
2.	分布の可視化	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
3.	比率の可視化	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
4.	関係性の可視化	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
5.	意味のあるビジュアライゼーションの作成	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi

クレジット

これらのビジュアライゼーションレッスンは、Jen Looper、Jasleen Sondhi、Vidushi Gupta によって🌸作成されました。

🍯 アメリカのハチミツ生産に関するデータは、Jessica Liのプロジェクトから取得されました。このデータは、アメリカ農務省から派生したものです。

🍄 キノコに関するデータは、Hatteras Duntonによって改訂されたデータセットから取得されました。このデータセットには、Agaricus属とLepiota属に属する23種のひだのあるキノコの仮想サンプルの説明が含まれています。データは『The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981)』から引用され、1987年にUCI ML 27に寄贈されました。

🦆 ミネソタ州の鳥に関するデータは、Hannah CollinsによってWikipediaからスクレイピングされたものです。

これらのデータセットはすべてCC0: Creative Commonsとしてライセンスされています。

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