फोटो जेन्ना ली द्वारा अनस्प्ल्यास मा
डेटा दृश्यात्मक बनाउनु डेटा वैज्ञानिकको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कामहरूमध्ये एक हो। एउटा तस्बिरले १००० शब्द बराबरको मूल्य राख्छ, र दृश्यात्मकताले तपाईंलाई तपाईंको डेटाको रोचक पक्षहरू जस्तै उचालो, असामान्य डाटा, समूहहरू, प्रवृत्तिहरू, र अन्य धेरै कुरा पत्ता लगाउन मद्दत गर्न सक्छ, जसले तपाईंको डेटा भन्न खोजिरहेको कथा बुझ्न सहयोग पुर्याउँछ।
यी पाँच पाठहरूमा, तपाईं प्रकृतिबाट लिइएको डेटा अन्वेषण गर्नुहुनेछ र विभिन्न प्रविधिहरू प्रयोग गरेर रोचक र सुन्दर दृश्यात्मकता सिर्जना गर्नुहुनेछ।
| विषय संख्या | विषय | सम्बन्धित पाठ | लेखक |
|---|---|---|---|
| 1. | परिमाणहरूको दृश्यात्मकता | ||
| 2. | वितरणहरूको दृश्यात्मकता | ||
| 3. | अनुपातहरूको दृश्यात्मकता | ||
| 4. | सम्बन्धहरूको दृश्यात्मकता | ||
| 5. | अर्थपूर्ण दृश्यात्मकता बनाउने |
यी दृश्यात्मकता सम्बन्धी पाठहरू 🌸 को साथ जेन लूपर, जसलीन सोंधी र विदुषी गुप्ता द्वारा लेखिएका हुन्।
🍯 अमेरिकी मह उत्पादनको डेटा जेसिका ली को प्रोजेक्टबाट Kaggle मा लिइएको हो। यो डेटा संयुक्त राज्य कृषि विभाग बाट प्राप्त गरिएको हो।
🍄 च्याउको डेटा Kaggle बाट ह्याटेरस डन्टनद्वारा परिमार्जित गरिएको हो। यो डेटासेटमा Agaricus र Lepiota परिवारका २३ प्रजातिका गिल्ड च्याउहरूको काल्पनिक नमूनाहरूको विवरण समावेश छ। यो डेटासेट १९८७ मा UCI ML 27 लाई दान गरिएको थियो।
🦆 मिनेसोटा चराहरूको डेटा Kaggle बाट ह्यान्ना कोलिन्सद्वारा विकिपीडिया बाट सङ्कलन गरिएको हो।
यी सबै डेटासेटहरू CC0: क्रिएटिभ कमन्स अन्तर्गत लाइसेन्स गरिएका छन्।
अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटि वा अशुद्धता हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।