Trực quan hóa khác biệt về độ bền
Sau phân tích về độ bền của đồ chơi, nhóm nghiên cứu muốn bạn trực quan hóa phân phối điểm độ bền cho cả đồ chơi Giáo dục và Giải trí. Các hình trực quan như vậy có thể mang lại góc nhìn trực quan về dữ liệu, làm nổi bật phạm vi và mức độ biến thiên của điểm số trong mỗi nhóm. Bước này rất quan trọng để trình bày phát hiện cho các bên liên quan không chuyên môn và định hướng các quyết định phát triển sản phẩm tiếp theo.
Dữ liệu có trong DataFrame toy_durability, và seaborn cùng matplotlib.pyplot lần lượt đã được nạp dưới tên sns và plt.
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế thí nghiệm với Python
Hướng dẫn bài tập
- Trực quan hóa phân phối
'Durability_Score'cho đồ chơi Giáo dục và Giải trí bằng biểu đồ Kernel Density Estimate (KDE), làm nổi bật khác biệt bằng cách dùng cột'Toy_Type'để tô màu khác nhau cho các phân phối.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Visualize the distribution of Durability_Score for each Toy_Type
sns.____(data=____, x="____",
hue="____", kind="____")
plt.title('Durability Score Distribution by Toy Type')
plt.xlabel('Durability Score')
plt.ylabel('Density')
plt.show()