‫Ehi, sono di nuovo Andre qui con un'altra breve nota ora, se vuoi, puoi mettere in pausa il video
‫e leggere questo piccolo fumetto di X CD.
‫Ma voglio parlare rapidamente delle visualizzazioni dei dati.
‫Ora, abbiamo parlato di questa idea di esplorare i nostri dati, giusto?
‫E possiamo esplorare i nostri dati osservando qualcosa come media o varianza o qualsiasi metodo statistico per esplorare i
‫nostri dati, ma la visualizzazione dei dati è un altro metodo che possiamo usare, insieme alle statistiche per esplorare
‫i nostri dati.
‫Quindi spesso creiamo queste visualizzazioni di dati come grafici per ricavare significato dai dati.
‫Ma è facile creare grafici privi di significato o fuorvianti.
‫E il tuo lavoro come data scientist non è solo quello di creare graziosi grafici e graziose visualizzazioni,
‫ma anche creare visualizzazioni che siano effettivamente significative e accurate.
‫Ad esempio, l'accesso è importante.
‫Altrimenti devi sapere quali sono l'asse X e l'asse Y.
‫Bene, questo grafico è completamente privo di significato perché non abbiamo idea di cosa stia misurando.
‫Questo è un errore comune con i principianti, ovvero supponiamo che un grafico dica sempre la verità
‫e saltiamo subito alle conclusioni dai dati.
‫Invece, vogliamo fermarci e riflettere e assicurarci che qualunque cosa stiamo visualizzando sia accurata e
‫testandola con metodi diversi, provando visualizzazioni diverse.
‫Non vogliamo saltare subito alle conclusioni dai dati.
‫Ci vuole molto per capire questi dati.
‫Quindi solo una breve nota.
‫Cioè, solo perché abbiamo dati non significa che abbiamo conoscenza.
‫Va bene, torniamo al lavoro.