Interpretazione dei grafici a punti

I dot plot sono simili ai bar plot perché mostrano una metrica numerica per ciascuna categoria di una variabile categorica. Hanno due vantaggi rispetto ai bar plot: puoi usare una scala logaritmica per la metrica e puoi visualizzare più di una metrica per categoria.

Ecco un dot plot dei follower sui social media degli atleti famosi della top 100 ESPN del 2017, con una riga per atleta. Sono mostrate tre metriche per ciascun atleta: il numero di follower su Facebook, Instagram e Twitter. Sono mostrati solo gli atleti di Basket, Cricket, Calcio e Tennis che avevano account su ciascuna piattaforma. Le righe sono ordinate alfabeticamente per ciascuno sport.

Un dot plot del numero di follower sui social media per famosi giocatori di basket, giocatori di cricket, giocatori di calcio e giocatori di tennis. Le piattaforme di social media sono Facebook, Instagram e Twitter.

In base al grafico, quale affermazione sul seguito dell'atleta sui social media è falsa?

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In this chapter you’ll learn the value of visualizations, using real-world data on British monarchs, Australian salaries, Panamanian animals, and US cigarette consumption, to graphically represent the spread of a variable using histograms and box plots.

Exercise 1: A plot tells a thousand words Exercise 2: Motivating visualization Exercise 3: Continuous vs. categorical variables Exercise 4: Histograms Exercise 5: Interpreting histograms Exercise 6: Adjusting bin width Exercise 7: Box plots Exercise 8: Interpreting box plots Exercise 9: Ordering box plots

You’ll learn how to interpret data plots and understand core data visualization concepts such as correlation, linear relationships, and log scales. Through interactive exercises, you’ll also learn how to explore the relationship between two continuous variables using scatter plots and line plots. You'll explore data on life expectancies, technology adoption, COVID-19 coronavirus cases, and Swiss juvenile offenders. Next you’ll be introduced to two other popular visualizations—bar plots and dot plots—often used to examine the relationship between categorical variables and continuous variables. Here, you'll explore famous athletes, health survey data, and the price of a Big Mac around the world.

Exercise 1: Grafici a dispersione Exercise 2: Interpretazione dei grafici a dispersione Exercise 3: Tendenze con grafici a dispersione Exercise 4: Grafici a linee Exercise 5: Interpretazione dei grafici a linee Exercise 6: Scale logaritmiche per i grafici a linee Exercise 7: Grafici a barre Exercise 8: Interpretazione dei grafici a barre Exercise 9: Interpretazione dei grafici a barre sovrapposte Exercise 10: Grafici a punti Exercise 11: Interpretazione dei grafici a punti

Esercizio attuale

Exercise 12: Ordinamento dei grafici a punti

It’s time to make your insights even more impactful. Discover how you can add color and shape to make your data visualizations clearer and easier to understand, especially when you find yourself working with more than two variables at the same time. You'll explore Los Angeles home prices, technology stock prices, math anxiety, the greatest hiphop songs, scotch whisky preferences, and fatty acids in olive oil.

Exercise 1: Higher dimensions Exercise 2: Another dimension for scatter plots Exercise 3: Another dimension for line plots Exercise 4: Using color Exercise 5: Eye-catching colors Exercise 6: Qualitative, sequential, diverging Exercise 7: Highlighting data Exercise 8: Plotting many variables at once Exercise 9: Interpreting pair plots Exercise 10: Interpreting correlation heatmaps

In this final chapter, you’ll learn how to identify and avoid the most common plot problems. For example, how can you avoid creating misleading or hard to interpret plots, and will your audience understand what it is you’re trying to tell them? All will be revealed! You'll explore wind directions, asthma incidence, and seats in the German Federal Council.

Exercise 1: Polar coordinates Exercise 2: Pie plots Exercise 3: Rose plots Exercise 4: Axes of evil Exercise 5: Bar plot axes Exercise 6: Dual axes Exercise 7: Sensory overload Exercise 8: Chartjunk Exercise 9: Multiple plots Exercise 10: Congratulations