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Os 5 Melhores Gráficos para tomada de Decisão

Quais são os melhores gráficos para o meu Dashboard? Confira abaixo os melhores gráficos da biblioteca da linguagem Python

  • 2 de Setembro de 2019 às 21:59
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Counts Plot

Uma opção para evitar o problema de  criar uma aglomeração de pontos é trabalhar diferentes tamanho do ponto correlacionado a seu recorrencia local/dimensão analisado. Portanto, quanto maior o tamanho do ponto, maior a concentração de pontos ao redor dele.

 

Box Plot

Os gráficos de Box Plot são uma ótima maneira de visualizar a distribuição, mantendo em mente a mediana, os 25º e 75º quartis e os valores extremos. No entanto, você precisa ter cuidado ao interpretar o tamanho das “caixas” que podem distorcer o número de pontos contidos nesse grupo. Portanto, fornecer manualmente o número de observações em cada caixa pode ajudar a superar essa desvantagem.

 

Violin Plot

O Violin Plot é uma alternativa visualmente agradável aos Box Plots. A forma ou área do Violin Plot depende do número de observações que ele contém. No entanto, as plotagens de Violin Plot podem ser mais difíceis de ler e geralmente não são usadas em ambientes especializado como por Cientistas de Dados.

Histograma

O histograma de uma variável categórica mostra a distribuição de frequência dessa variável. Ao colorir as barras, você pode visualizar a distribuição em conexão com outra variável categórica que representa as cores.

 

 Correlograma

O correlograma é usado para visualizar visualmente a métrica de correlação entre todos os pares possíveis de variáveis numéricas em um dado quadro de dados.

 

 

Código fonte: https://www.kaggle.com/eduardosm/top-5-visual-to-analyze-your-data

Business Intelligence Dicas Python
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