極座標のよい使用例の1つは、方角のように、データに自然な循環性がある場合です。 極座標でヒストグラムを作成すると、ローズチャートが得られます。
ここでは、気象観測塔の風向データのグラフを見ていきます。 主要な風向を知ることは、気象モデリングや風力タービンの設置場所を決めるうえで重要です。 風の測定は、8か月間にわたり10分間隔で行われました。
ヒストグラムとローズチャートを見て、どの記述が正しいかを判断してください。
データソース: bReeze
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、英国の君主、オーストラリアの給与、パナマの動物、米国のたばこ消費に関する実世界のデータを使って、ヒストグラムと箱ひげ図で変数の分布を視覚的に表現する方法を学びます。
データプロットの解釈方法と、相関、線形関係、対数スケールなどの基本的なデータ可視化の概念を学びます。 インタラクティブな演習を通じて、散布図と折れ線グラフで2つの連続変数の関係を調べる方法も学びます。 寿命、技術の普及、COVID-19コロナウイルスの症例数、そしてスイスの少年犯罪者に関するデータを見ていきます。 次に、データ可視化の一般的な方法であり、カテゴリ変数と連続変数の関係を調べるためによく使われる棒グラフとドットプロットを紹介します。 ここでは、世界中の有名アスリート、健康調査データやビッグマックの価格を見ていきます。
情報をさらに効果的に見せましょう。 データをより明確に、かつわかりやすく可視化するために、色や形状を追加する方法を学びましょう。特に、同時に2つ以上の変数を扱う場合に役立ちます。 ロサンゼルスの住宅価格、株価、数学への苦手意識、ヒップホップ曲の評価、スコッチウイスキーの好みなどを調べます。
最終章では、最もよくあるグラフの問題を特定し、回避する方法を学びます。 たとえば、誤解を招く、または解釈しにくいグラフを作成しないためにはどうすればよいでしょうか。また、あなたの言いたいことをグラフで正確に伝えるにはどうすればよいでしょうか？すべてが明らかになります！風向、喘息の発生率、ドイツ連邦参議院の議席について調べます。
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