Визуализация данных для науки о данных: что и почему?

Визуализация данных — это процесс получения статистических данных и размещения их в визуальных факторах, таких как карта или график. Визуализация данных облегчает понимание человеческим мозгом значительных и мелких данных, а визуализация также упрощает восприятие закономерностей, тенденций и выбросов в категориях данных.

Визуализация данных важна, потому что визуально представленные числа более привлекательны, когда представляются владельцам бизнеса или заинтересованным сторонам. Согласно Tableau, «[визуализация данных] является одним из самых полезных профессиональных навыков для развития. Чем лучше вы сможете передать свои мысли визуально, тем лучше вы сможете использовать эту информацию».

Пакеты визуализации данных

В основном он имеет 3 пакета: -

  • Matploltlib — это самый простой пакет, который используется для построения простых и стандартных графиков, таких как гистограммы, круговые диаграммы и т. д. Здесь построение выполняется быстро.
  • Seaborn — это пакет, созданный поверх matplotlib и поддерживающий множество сложных графиков, таких как блочная диаграмма, парная диаграмма и т. д.
  • Plotly — это расширенный пакет, который помогает нам получить некоторые интересные функции, связанные с графиками.

В этой статье рассматриваются визуализации с использованием базовой библиотеки matplotlib, которая в основном используется в области науки о данных.

Импортировать библиотеки

Первый шаг к работе над визуализацией данных с помощью matplotlib — импортировать для него правильные пакеты вместе с библиотеками numpy и pandas. См. рисунок ниже.

Какие графики можно создавать с помощью Matplotlib?

  • Линейный график.Этот график в основном используется для отображения взаимосвязи между двумя значениями данных. Одно значение данных всегда зависит от другого значения данных. На рисунке ниже показано соотношение между x и y.

  • График рассеяния.График рассеяния иногда называют графиком корреляции. Это двухмерная визуализация данных, используемая для демонстрации взаимосвязи между двумя переменными.

  • Гистограмма. Эта диаграмма используется, когда данные классифицируются по номинальным или порядковым категориям. Он в основном используется для сравнения данных и является одним из наиболее часто используемых графиков для визуализации данных.

  • Круговая диаграмма.Круговая диаграмма используется, когда в нашем наборе данных есть категориальные данные. Это действительно полезно, когда мы хотим знать состав различных параметров.

  • Гистограмма. Она похожа на гистограмму и в основном используется для оценки распределения вероятностей. Данные в основном здесь показаны в виде бинов и показывают частотное распределение.

  • Коробчатая диаграмма. Это визуальное представление статистической сводки из пяти чисел для данного набора данных. Обычно он показывает минимальное, среднее, максимальное значение, первый и третий квартиль. Он используется, чтобы увидеть характер данных, а также увидеть асимметрию данных. Он также используется для просмотра выбросов в заданном наборе данных.

  • График плотности. График плотности визуализирует распределение данных за непрерывный интервал или период времени. Эта диаграмма представляет собой разновидность гистограммы, в которой для построения значений используется сглаживание ядра, что позволяет получить более плавное распределение за счет сглаживания шума. Пики на графике плотности помогают показать, где сосредоточены значения в интервале. Преимущество графиков плотности перед гистограммами заключается в том, что они лучше определяют форму распределения, поскольку на них не влияет количество используемых бинов.

  • График с областями. Диаграмма с областями — это хороший способ продемонстрировать зрителю тенденции с течением времени. Эта диаграмма основана на линейной диаграмме. Заполненная область может дать лучшее представление о тенденциях в конкретном наборе данных.

Резюме!

До сих пор мы узнали, как использовать некоторые основные и наиболее часто используемые графики, используя базовый пакет визуализации данных, который называется matplotlib.