or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Tüm verilerini gösterirken izleyicinin önemli bir noktayı kaçırmamasını nasıl sağlarsın? Burada, izleyicini verinin içinde renk tabanlı vurgular ve metinle nasıl yönlendireceğini tartışıyoruz. Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki yaygın kirletici değerlerine dair bir veri kümesini tanıtıyoruz.
Renk, veri görselleştirmede değerleri kodlamak için güçlü bir araçtır. Ancak bu güçle birlikte risk de gelir. Bu bölümde, görselleştirmenin gösterdiği veri türüne bağlı olarak uygun bir renk paletinin nasıl seçileceğinden bahsediyoruz.
Belirsizlik veri biliminin her yerinde vardır, ancak çoğu zaman dahil edilmesi gerekirken görselleştirmelerde yer almaz. Burada güven aralığının ne olduğunu gözden geçiriyor ve hem tekil tahminler hem de sürekli fonksiyonlar için nasıl görselleştirileceğini ele alıyoruz. Ayrıca belirsizliği değerlendirmek için bootstrap yeniden örnekleme tekniğini ve bunu doğru şekilde nasıl görselleştireceğimizi tartışıyoruz.
Görselleştirme çoğu zaman genel en iyi uygulamalar şeklinde, ayrı bir konu olarak öğretilir. Gerçekte ise farklı senaryolar için kuralları esnetmen gerekir. Dağınık keşif görselleştirmelerinden, son ürününün yazı tipi boyutlarını cilalamaya kadar; bu bölümde veri bilimi iş akışının her adımında görselleştirmelerini nasıl optimize edeceğine dalıyoruz.
Geçerli egzersiz