‫Này, lại là Andre đây với một ghi chú nhanh khác.
‫Bây giờ, nếu muốn, bạn có thể tạm dừng video và đọc truyện tranh nhỏ này của xkcd.
‫Nhưng tôi muốn nói nhanh về trực quan hóa dữ liệu.
‫Bây giờ, chúng tôi đã nói về ý tưởng khám phá dữ liệu của chúng tôi.
‫Đúng.
‫Và chúng tôi có thể khám phá dữ liệu của mình bằng cách xem một cái gì đó như giá trị trung bình hoặc phương sai hoặc bất kỳ phương pháp thống kê nào để khám
‫phá dữ liệu của chúng tôi.
‫Tuy nhiên, trực quan hóa dữ liệu là một phương pháp khác mà chúng tôi có thể sử dụng cùng với số liệu thống kê để khám phá dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, chúng tôi thường tạo ra những hình ảnh hóa dữ liệu này giống như đồ thị để rút ra ý nghĩa từ dữ liệu.
‫Nhưng rất dễ tạo ra các biểu đồ vô nghĩa hoặc sai lệch.
‫Và công việc của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu không chỉ là tạo ra các biểu đồ đẹp và các hình ảnh trực quan
‫đẹp, mà là tạo ra các hình ảnh trực quan thực sự có ý nghĩa và chính xác.
‫Ví dụ, quyền truy cập là quan trọng.
‫Bạn cần biết trục x và trục y ở đây.
‫Nếu không, biểu đồ này hoàn toàn vô nghĩa vì chúng ta không biết nó đo gì.
‫Đây là một sai lầm phổ biến với những người mới bắt đầu.
‫Nghĩa là, chúng ta giả định rằng một biểu đồ luôn nói sự thật và chúng ta đi đến kết luận ngay lập tức từ dữ
‫liệu.
‫Thay vào đó, chúng tôi muốn tạm dừng và phản ánh và đảm bảo rằng bất cứ điều gì chúng tôi đang hình dung là chính xác và kiểm tra
‫nó bằng các phương pháp khác nhau, thử các hình ảnh hóa khác nhau.
‫Chúng tôi không muốn đi đến kết luận ngay lập tức từ dữ liệu.
‫Cần rất nhiều để hiểu dữ liệu này.
‫Vì vậy, chỉ cần một lưu ý nhanh chóng.
‫Đó là, chỉ vì chúng ta có dữ liệu không có nghĩa là chúng ta có kiến thức.
‫Được rồi.
‫Trở lại công việc.