Mapa de calor de correlación con Seaborn

Crear o actualizar una medida rápida para cada par de variables que queremos evaluar sería tedioso. Aprovechemos el poder de Python para hacer esto con varios pares de variables a la vez.

En este ejercicio, utilizarás un mapa de calor de Seaborn para mostrar los coeficientes de correlación entre cada relación por pares entre las variables de nuestro conjunto de datos sobre pesca.

Si has perdido algún progreso, cierra los informes que tengas abiertos y carga 4_2_correlation_heatmap.pbix desde la carpeta Workbooks del escritorio.