Mapa de calor de correlação com seaborn

Criar ou atualizar uma medida rápida para cada par de variáveis que queremos avaliar seria trabalhoso. Vamos aproveitar o poder do Python para fazer isso em vários pares de variáveis de uma só vez.

Neste exercício, você vai usar um mapa de calor do Seaborn para exibir os coeficientes de correlação em cada relação par-a-par entre as variáveis no nosso conjunto de dados de pesca.

Se você perdeu algum progresso, feche quaisquer relatórios abertos e carregue 4_2_correlation_heatmap.pbix da pasta Workbooks na Área de Trabalho.