‫Hey, hier ist Andre jetzt wieder mit einer weiteren kurzen Anmerkung, wenn Sie möchten, können Sie das Video anhalten
‫und diesen kleinen Comic von X CD lesen.
‫Aber ich möchte kurz über Datenvisualisierungen sprechen.
‫Wir haben jetzt über diese Idee gesprochen, unsere Daten zu untersuchen, oder?
‫Und wir können unsere Daten untersuchen, indem wir uns etwas wie Mittelwert oder Varianz oder eine beliebige statistische Methode
‫ansehen, um unsere Daten zu untersuchen, aber die Datenvisualisierung ist eine weitere Methode, die wir neben Statistiken zur Untersuchung unserer
‫Daten verwenden können.
‫Daher erstellen wir diese Datenvisualisierungen oft wie Grafiken, um aus den Daten eine Bedeutung abzuleiten.
‫Aber es ist einfach, bedeutungslose oder irreführende Grafiken zu erstellen.
‫Und Ihre Aufgabe als Data Scientist besteht nicht nur darin, hübsche Grafiken und hübsche Visualisierungen zu erstellen,
‫sondern Visualisierungen zu erstellen, die tatsächlich aussagekräftig und genau sind.
‫Zum Beispiel ist der Zugang wichtig.
‫Sie müssen sonst wissen, was die X-Achse und die Y-Achse hier sind.
‫Nun, dieser Graph ist völlig bedeutungslos, weil wir keine Ahnung haben, was er misst.
‫Dies ist ein häufiger Fehler bei Anfängern, d. h. wir gehen davon aus, dass ein Diagramm immer die Wahrheit sagt
‫und ziehen aus den Daten sofort Schlüsse.
‫Stattdessen möchten wir innehalten und nachdenken und sicherstellen, dass das, was wir visualisieren, korrekt ist, und es
‫mit verschiedenen Methoden testen und verschiedene Visualisierungen ausprobieren.
‫Wir wollen keine voreiligen Schlüsse aus Daten ziehen.
‫Es braucht viel, um diese Daten zu verstehen.
‫Also nur eine kurze Anmerkung.
‫Das heißt, nur weil wir Daten haben, heißt das nicht, dass wir auch Wissen haben.
‫Alles klar, zurück zur Arbeit.