Usos da visualização de dados

Name: Usos da visualização de dados
Author: Bill Hood

Aprenda a encontrar valores discrepantes, detetar tendências e contar histórias com dados

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Curso: sob demanda

Nesta lição, vamos dar uma olhada em outliers e tendências. Começaremos com as importações habituais, o que temos usado agora. Não creio que haja nada de novo. Nós vamos pegar um. Algumas palavras de sabedoria. Dê uma olhada rápida nisso e fale sobre isso. Pelo menos de acordo com o Google, a maneira mais simples de detectar um outlier é representar graficamente os recursos ou os pontos de dados. A visualização é uma das maneiras melhores e mais fáceis, blá, blá, blá. E isso, eu acho, há muita sabedoria aí. Há também uma definição real ao vivo. E dados que caem mais de 1,5 vezes o quartil interno faixa acima do terceiro ou abaixo do primeiro são dados considerados discrepantes. Às vezes, valores discrepantes podem ser erros simples. Então, vamos fazer isso bem rápido. Notaremos: isso parece uma exceção? Sim ele faz. Se olharmos aqui, podemos dizer, ah, droga, isso é realmente deveria ter 90 anos, não 900. Então por que não mudamos isso e executamos novamente. E este é um bom exemplo de um erro de entrada. E você vai descobrir isso. E por que você precisa consultar um relatório para ver o valor discrepante, você quase nunca vai ver isso. Tudo bem. Outro coisa que é quase impossível de ver olhando para os dados e trivial para ver ao olhar para o enredo em si é uma tendência. E este também é um exemplo de algum código que executamos anteriormente, então não vamos realmente falar sobre isso porque estivemos administrá-lo, mas a pergunta retórica que eu faria é quando dê uma olhada nisso, você consegue identificar essa tendência? E eu acho que em o caso de ambas as ações, você pode ver absolutamente a tendência, que para ambos, felizmente, no geral ainda está em alta. Veremos o que o futuro traz. Mas, por enquanto, certamente parece muito brilhante para ambos essas ações. E é assim que você usaria um gráfico para identificar uma tendência. Da próxima vez, daremos uma olhada mais de perto no complexo de visualização dados. Como sempre, obrigado e nos vemos na próxima vez.

Intermediário Fornecedor : Bill Hood 3 lições · 10m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese

Descrição do curso

A visualização de dados é o produto da nossa capacidade de recolher, organizar e traçar dados; e pode ser mais semelhante a uma forma de arte do que a uma disciplina de programação. O engenheiro de DV bem sucedido consegue recolher dados de todas as fontes, organizá-los e desenhá-los num curto espaço de tempo. Nestas lições, você usará todos os três componentes da abordagem de recolha, organização e plotagem para identificar outliers e tendências nos dados.

Tanto os valores anómalos como as tendências são muito mais fáceis de ver na forma de gráfico do que na forma de dados em bruto - imagine que um registo em 100.000 num conjunto de dados é um dado mau. Encontrar os dados errados olhando para o conjunto de dados em bruto é quase impossível, mas ao traçar o gráfico desses mesmos dados, verá como o outlier se torna imediatamente aparente.

O Que Você Vai Aprender

Identificar outliers e tendências em dados usando técnicas de visualização
Aplicar a abordagem coletar, organizar e plotar para dados
Explicar como colocar dados em modelos e dividi-los
Descrever como usar matemática para expressar informações
Ver e interpretar dados complexos através de gráficos
Comunicar insights através de narrativa de dados

Principais Conclusões

Visualização de dados é o produto de coletar, organizar e plotar dados, e pode ser mais semelhante a uma forma de arte do que a uma disciplina de programação.
Outliers e tendências são muito mais fáceis de ver em forma de gráfico do que em forma de dados brutos.
Um engenheiro de visualização de dados bem-sucedido pode coletar dados de todas as fontes, organizá-los e plotá-los em pouco tempo.
Encontrar um único registro ruim entre 100.000 examinando dados brutos é quase impossível, mas traçar os mesmos dados torna o outlier imediatamente aparente.
O curso cobre como encontrar outliers e tendências, visualizar dados complexos e narrativa.

Perguntas Frequentes

O que vou aprender neste curso?

Você aprenderá a identificar tendências e outliers usando técnicas de visualização, explicar como colocar dados em modelos e dividi-los, e descrever como usar matemática para expressar informações.

Quais tópicos as aulas cobrem?

As aulas cobrem Encontrando Outliers e Tendências, Visualizando Dados Complexos e Narrativa.

Por que usar visualização em vez de examinar dados brutos?

Ambos os outliers e tendências são muito mais fáceis de ver em forma de gráfico do que em forma de dados brutos; por exemplo, encontrar um registro ruim em 100.000 é quase impossível em um conjunto de dados brutos, mas se torna imediatamente aparente quando plotado.

Quais habilidades este curso ajuda a construir?

Ajuda a construir habilidades em Narrativa de Dados, Visualização de Dados, Visualização de Informações, Visualização Científica, Análise Visual e Visualização.

Qual abordagem o curso ensina para trabalhar com dados?

Ensina a abordagem coletar, organizar e plotar, usando os três componentes para identificar outliers e tendências em dados.