Публикации по теме 'data-visualization'
Статистический обзор линейной регрессии (примеры на Python)
В статистике мы часто ищем способы количественной оценки взаимосвязи между факторами и реакциями в реальной жизни.
При этом мы можем в значительной степени разделить ответы, которые хотим понять, на два типа: категориальные ответы и непрерывные ответы.
В категориальном случае мы хотим увидеть, как определенные факторы влияют на определение того, какой тип ответа у нас есть из набора вариантов.
Например, рассмотрим набор данных об опухолях головного мозга. В этом случае факторы..
Амстердамский проект данных № 02
Создание «PM2.5»
PM2.5 является частью проекта Amsterdam Data Project — серии массивных скульптур общедоступных данных на всех гигантских светодиодных медиаэкранах по всему Амстердаму.
Нидерланды — лидер в области общедоступных открытых данных, и мне посчастливилось получить поддержку и сотрудничать с людьми из Ngage Media в Нидерландах, чтобы принять участие в годичном исследовании удивительного мира открытые данные в Нидерландах.
Загрязнение воздуха является крупнейшей..
Базовая круговая диаграмма BTS D3.js
Создайте простую круговую диаграмму
Создать новый проект
скопируйте d3.js в папку js создать новый файл bts.js создать каталог css создать main.css в каталоге css создать каталог данных. Скопируйте данные csv BTS в каталог
bts.html
создать <head> элемент. ссылка на таблицу стилей с разделом <head></head> создать <body> элемент ссылка на файлы JavaScript с помощью элемента <script> создать <div> с идентификатором «диаграмма»..
Создание сюжетов радости с помощью JoyPy
Использование JoyPy для создания серии составных гистограмм в виде графиков радости
Визуализация является основной частью поиска идей и может использоваться для повествования. При создании визуализации нам необходимо подумать о том, какой сюжет использовать, какие функции следует учитывать, какая история будет выходить в свет, или найти анализ первопричин. Вы когда-нибудь сталкивались с этими проблемами?
Существуют разные библиотеки Python, которые можно использовать для..
Самообучающаяся наука о данных за 31 день: версия статьи
Путеводитель автостопщиков по освоению науки о данных
Предисловие
В настоящее время генерируются огромные объемы данных, поэтому постоянно возрастает потребность в специалистах, которые могут извлечь из этого какой-либо ценный смысл: специалистов по данным . Сегодня, когда в Интернете доступно огромное количество ресурсов, самообучение уже не выходит за рамки возможностей.
Эта уникальная статья предназначена для того, чтобы дать людям возможность заниматься тем же самым,..
Мощный EDA с использованием библиотеки SweetViz на Python
Вступление:-
Исследовательский анализ данных относится к критически важному процессу выполнения начальных исследований данных для выявления закономерностей, выявления аномалий, проверки гипотез и проверки предположений с помощью сводной статистики и графических представлений. Если вы хотите построить какую-либо модель в машинном обучении, вам сначала нужно понять набор данных. Вам нужно получить представление о данных, прежде чем пачкать руки.
В основном 60% времени, которое..
Прогнозирование временных рядов: прогнозирование цен на акции с использованием Python
В этом посте я покажу вам, как прогнозировать цены на акции, используя временные ряды в Python.
ВВЕДЕНИЕ
Что такое временные ряды?
Временной ряд - это ряд точек данных, индексированных во временном порядке, и он используется для прогнозирования будущего на основе предыдущих наблюдаемых значений. Временные ряды очень часто строятся с помощью линейных диаграмм. Временные ряды используются в статистике, прогнозировании погоды, прогнозировании цен на акции, распознавании..
