초보자를 위한 Python을 사용한 데이터 시각화

이전에 데이터 시각화에 대해 들어봤을 수도 있지만 이것이 무엇을 의미하는지 정말로 알고 계십니까? Well 데이터 시각화는 차트, 그래프, 플롯 등을 사용하여 데이터를 그래픽으로 표현한 것입니다.

데이터 시각화가 중요한 이유
데이터 시각화는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

데이터에서 유용한 패턴 식별:
데이터 시각화는 데이터가 긍정적이든 부정적이든 어떤 형태의 상관 관계가 있는지 알 수 있도록 도와줍니다.

데이터에 대한 이해도 향상:
데이터 시각화는 어떤 것이 왜 그런 것인지 합리적인 질문을 던질 수 있도록 도와줍니다. 데이터를 이해하기 쉽게 해줍니다. 아래 그림에서 크기가 4인 테이블이 가장 높은 팁을 지불한다는 것을 알 수 있습니다.

유용한 정보 생성:
데이터가 시각화되면 의사 결정자가 데이터에서 유용한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 아래 도표에는 토요일 등에 더 많은 고객이 있습니다. 이것은 어떤 요일에 더 많은 웨이터가 있어야 하는지 등을 아는 데 도움이 됩니다.

수익성 있는 비즈니스 의사 결정:
데이터에서 파생된 유용한 통찰력을 통해 의사 결정자는 수익성 있는 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

시각화를 그릴 때 데이터 유형이 연속인지 범주인지를 기록해야 합니다.

연속 데이터 또는 연속 변수는 광범위한 숫자 또는 값 집합을 가질 수 있는 양적 데이터 유형입니다. 연속 데이터의 예로는 시험에서 학생의 점수, 일정 기간 동안 집값이 있습니다. 우리는 이러한 종류의 데이터에 대해 특정 플롯을 사용합니다.

산점도

히스토그램

스웜 플롯

라인 플롯

스트립 플롯 등

범주형 데이터 또는 범주형 변수는 가능한 값이 불연속적이거나 그룹화될 수 있는 변수/데이터 유형입니다. 범주형 데이터의 예로는 성별, 요일, 인종, 눈/머리 색깔, 최고 교육 자격 등이 있습니다. 이러한 플롯 중 일부는 범주형 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.

포인트 플롯

카운트 플롯

막대 그래프

원형 차트

막대 차트 등

우리는 왜 파이썬을 사용하는가
프로그래밍 언어로서의 Python은 다르게 사용될 수 있습니다. 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있는 놀라운 라이브러리가 있습니다. 이 라이브러리의 예는 matplotlib 및 seaborn입니다. 이러한 라이브러리에는 포괄적인 시각화 기능이 있습니다.
시각화를 위해 가장 많이 사용되는 IDE(통합 개발 환경) 중 하나는 anaconda에서 설치할 수 있는 Jupyter 노트북입니다. Jupyter 노트북은 사용자 친화적이고, 더 안전하고, 인터넷 연결 등이 필요하지 않기 때문에 사용되었습니다. Jupyter 노트북 대신 사용할 수 있는 다른 IDE는 Pycharm, spyder 등입니다.

시각화를 생성하기 위해 먼저 이러한 라이브러리를 노트북으로 가져옵니다.

import pandas as pd #used for data analysis
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

우리는 간단한 시각화를 할 것입니다

#this is what the syntax for making visualization looks like
x = [2, 3, 6]
y = [10, 30, 50]
plt.plot(x, y)

데이터 시각화에 대해 자세히 알아보려면 이 동영상video을 보거나 이 동영상course을 볼 수 있습니다.
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