Utilisations de la visualisation des données

Name: Utilisations de la visualisation des données
Author: Bill Hood

Apprenez à trouver des valeurs aberrantes, à repérer les tendances et à raconter des histoires avec des données

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Cours : à la demande

Dans cette leçon, nous allons examiner les valeurs aberrantes et les tendances. Nous allons commencer par les importations habituelles, ce que nous utilisons maintenant. Je ne pense pas qu'il y ait quoi que ce soit de nouveau. Nous allons en prendre un. Quelques mots de sagesse. Jetez-y un coup d’œil rapide et parlez-en. Au moins selon Google, le moyen le plus simple de détecter un la valeur aberrante consiste à représenter graphiquement les caractéristiques ou les points de données. La visualisation est l'un des moyens les meilleurs et les plus simples, bla, bla, bla. Et je pense qu’il y a là beaucoup de sagesse. Il y a aussi une vraie définition en direct. Et des données qui correspondent à plus de 1,5 fois le quartile intérieur plage supérieure au troisième ou inférieure au premier Ces données sont considérées comme aberrantes. Parfois des valeurs aberrantes peut être de simples erreurs. Alors allons-y très vite. Nous le remarquerons, cela ressemble-t-il à une valeur aberrante ? Oui cela le fait. Si nous regardons ici, nous pourrions dire, oh, putain, c'est vraiment censé avoir 90 ans, non 900. Alors pourquoi ne pas changer cela, le relancer. Et c'est un bon exemple d'une erreur de saisie. Et vous allez le trouver. Et pourquoi vous devez consulter un rapport pour voir la valeur aberrante, vous ne le verrez presque jamais. D'accord. Un autre chose qui est presque impossible à voir en regardant les données et trivial à voir en regardant l'intrigue elle-même est une tendance. Et ceci est aussi un exemple de code que nous avons exécuté plus tôt, donc nous n'allons pas vraiment en parler parce que nous avons été le faire fonctionner, mais la question rhétorique que je poserais est la suivante : une fois que nous jetez un oeil à ceci, pouvez-vous repérer cette tendance Et je pense qu'en le Dans le cas des deux actions, vous pouvez absolument voir la tendance, qui pour les deux, heureusement, le montant est globalement toujours en hausse. Nous verrons ce que l'avenir nous réserve. Mais pour le moment, cela semble vraiment très prometteur pour les deux ces stocks. Et c’est ainsi que vous utiliseriez un graphique pour repérer une tendance. La prochaine fois, nous examinerons de près le complexe de visualisation. données. Comme toujours, merci et à la prochaine fois.

Intermédiaire Fournisseur : Bill Hood 3 leçons · 10m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

La visualisation des données est le produit de notre capacité à collecter, organiser et tracer les données; et peut s'apparenter davantage à une forme d'art qu'à une discipline de programmation. L'ingénieur DV qui réussit est capable de collecter des données de toutes les sources, de les organiser et de les tracer en peu de temps.. Dans ces leçons, vous utiliserez les trois composantes de l'approche de collecte, d'organisation et de tracé pour identifier les valeurs aberrantes et les tendances dans les données.

Les valeurs aberrantes et les tendances sont beaucoup plus faciles à voir sous forme de graphique que sous forme de données brutes – imaginez simplement qu'un enregistrement sur 100.000 dans un ensemble de données soit une mauvaise donnée. Trouver les mauvaises données en regardant l'ensemble de données brutes est presque impossible, mais en traçant ces mêmes données, vous verrez comment la valeur aberrante devient immédiatement évidente.

Ce que vous allez apprendre

Identifier les valeurs aberrantes et les tendances dans les données à l'aide de techniques de visualisation
Appliquer l'approche consister à collecter, organiser et tracer des données
Expliquer comment insérer des données dans des modèles et les répartir
Décrire comment utiliser les mathématiques pour exprimer des informations
Visualiser et interpréter des données complexes à travers des graphiques
Communiquer des informations via la narration de données

Points clés à retenir

La visualisation des données est le produit de la collecte, de l'organisation et du tracé des données, et peut s'apparenter davantage à une forme d'art qu'à une discipline de programmation.
Les valeurs aberrantes et les tendances sont beaucoup plus faciles à voir sous forme de graphique que sous forme de données brutes.
Un ingénieur en visualisation de données performant peut collecter des données de toutes les sources, les organiser et les tracer en peu de temps.
Trouver un seul mauvais enregistrement parmi 100 000 en examinant des données brutes est presque impossible, mais le fait de tracer les mêmes données rend la valeur aberrante immédiatement apparente.
Le cours couvre la recherche de valeurs aberrantes et de tendances, la visualisation de données complexes et la narration.

Foire aux questions

Que vais-je apprendre dans ce cours ?

Vous apprendrez à identifier les tendances et les valeurs aberrantes à l'aide de techniques de visualisation, à expliquer comment intégrer des données dans des modèles et à les diviser, et à décrire comment utiliser les mathématiques pour exprimer des informations.

Quels sujets les leçons couvrent-elles ?

Les leçons couvrent la recherche des valeurs aberrantes et des tendances, la visualisation de données complexes et la narration.

Pourquoi utiliser la visualisation au lieu d'examiner des données brutes ?

Les valeurs aberrantes comme les tendances sont beaucoup plus faciles à voir sous forme de graphique que sous forme de données brutes ; par exemple, trouver un mauvais enregistrement sur 100 000 est presque impossible dans un ensemble de données brutes, mais devient immédiatement apparent une fois tracé.

Quelles compétences ce cours aide-t-il à développer ?

Il aide à développer des compétences en narration de données, visualisation de données, visualisation de l'information, visualisation scientifique, analyse visuelle et visualisation.

Quelle approche le cours enseigne-t-il pour travailler avec des données ?

Il enseigne l'approche consistant à collecter, organiser et tracer, en utilisant les trois composants pour identifier les valeurs aberrantes et les tendances dans les données.