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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस अध्याय में, हम कुल में हिस्सों के अनुपात को विज़ुअलाइज़ करने पर ध्यान देते हैं; हम देखते हैं कि pie charts वाकई इतने बुरे नहीं होते, साथ ही multiple proportions की तुलना के लिए waffle chart और stacked bars पर भी चर्चा करते हैं।
अब हम अपना फोकस single-observation या point data पर शिफ्ट करते हैं और यह समझते हैं कि कब bar charts उपयुक्त हैं और कब नहीं, जब वे उपयुक्त न हों तो क्या इस्तेमाल करें, और perception-आधारित सामान्य सुधार कैसे करें।
अब हम distributional data को विज़ुअलाइज़ करने की ओर बढ़ते हैं, जहाँ हम histograms की नाज़ुकताओं को उजागर करते हैं, यह चर्चा करते हैं कि कब kernel density plots पर शिफ्ट करना बेहतर होता है, और दोनों तरह के plots को आपके डेटा के लिए सबसे अच्छे ढंग से काम कराने के उपाय सीखते हैं।
अंत में, हम एक-दूसरे की तुलना में कई distributions को देखने का तरीका सीखते हैं। हम समझते हैं कि पारंपरिक box plots क्यों जोखिमभरे हो सकते हैं और उन्हें आसानी से कैसे बेहतर बनाया जा सकता है, साथ ही यह भी जाँचते हैं कि beeswarm plot और violin plots जैसे उन्नत विकल्प कब उपयोग करने चाहिए।
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