‫Hé, het is Andre hier weer met nog een korte opmerking, als je wilt, kun je de video pauzeren
‫en deze kleine strip van X CD lezen.
‫Maar ik wil het snel hebben over datavisualisaties.
‫We hebben het gehad over dit idee om onze gegevens te verkennen, toch?
‫En we kunnen onze gegevens verkennen door te kijken naar iets als gemiddelde of variantie of een willekeurige statistische methode
‫om onze gegevens te verkennen, maar datavisualisatie is een andere methode die we kunnen gebruiken, samen met statistieken om onze
‫gegevens te verkennen.
‫Daarom maken we vaak deze datavisualisaties zoals grafieken om betekenis aan data te ontlenen.
‫Maar het is gemakkelijk om grafieken te maken die zinloos of misleidend zijn.
‫En jouw taak als datawetenschapper is niet alleen om mooie grafieken en mooie visualisaties te maken, maar
‫om visualisaties te maken die echt betekenisvol en nauwkeurig zijn.
‫Toegang is bijvoorbeeld belangrijk.
‫U moet anders weten wat de X-as en Y-as zijn.
‫Deze grafiek is volkomen zinloos omdat we geen idee hebben wat hij meet.
‫Dit is een veelgemaakte fout bij beginners, dat wil zeggen, we gaan ervan uit dat een grafiek altijd de waarheid vertelt
‫en we trekken meteen conclusies uit de gegevens.
‫In plaats daarvan willen we pauzeren en nadenken en ervoor zorgen dat alles wat we visualiseren accuraat is en het
‫testen met verschillende methoden, waarbij we verschillende visualisaties proberen.
‫We willen niet meteen conclusies trekken uit data.
‫Er is veel nodig om deze gegevens te begrijpen.
‫Even een kort berichtje dus.
‫Dat wil zeggen, alleen omdat we gegevens hebben, wil nog niet zeggen dat we kennis hebben.
‫Goed, weer aan het werk.