複数の変数を同時にプロットする

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この演習はコースの一部です

データ可視化への理解

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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。

Exercise 1: 百聞は一見にしかず Exercise 2: グラフ化を行う動機 Exercise 3: 連続変数とカテゴリ変数 Exercise 4: ヒストグラム Exercise 5: ヒストグラムの読み取り Exercise 6: ビン幅の調整 Exercise 7: 箱ひげ図 Exercise 8: 箱ひげ図の読み取り Exercise 9: 箱ひげ図の並べ替え

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。

Exercise 1: 散布図 Exercise 2: 散布図の読み取り Exercise 3: 散布図と傾向線 Exercise 4: 折れ線グラフ Exercise 5: 折れ線グラフの読み取り Exercise 6: 対数スケールによる折れ線グラフ Exercise 7: 棒グラフ Exercise 8: 棒グラフの読み取り Exercise 9: 積み上げ棒グラフの読み取り Exercise 10: ドットプロット Exercise 11: ドットプロットの読み取り Exercise 12: ドットプロットの並べ替え

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。

Exercise 1: 高次元データ Exercise 2: 高次元データを表す散布図 Exercise 3: 高次元データを表す折れ線グラフ Exercise 4: 色を利用する Exercise 5: 目を引く色 Exercise 6: 質的、連続的、発散的スケール Exercise 7: データの強調表示 Exercise 8: 複数の変数を同時にプロットする

現在の演習

Exercise 9: 散布図行列の読み取り Exercise 10: 相関ヒートマップの読み取り

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。

Exercise 1: 極座標 Exercise 2: 円グラフ Exercise 3: ローズチャート Exercise 4: 軸のトリック Exercise 5: 棒グラフの軸 Exercise 6: 二重の軸 Exercise 7: 情報過多なグラフ Exercise 8: チャートジャンク Exercise 9: 複数のグラフ Exercise 10: 修了おめでとうございます！