‫Selamat datang kembali.
‫Jadi video terakhir yang kita lihat adalah membuat scatterplot atau gambar langsung dari data frame penjualan mobil
‫kita, kita juga melihat membuat line plot dan melakukan sedikit manipulasi data, seperti menambahkan kolom tanggal
‫dan membuat kolom total penjualan menggunakan come some fungsi.
‫Bagaimana kalau kita melihat beberapa jenis plot lain dari bingkai data kita?
‫Bagaimana dengan grafik batang?
‫Ya, itu ide yang bagus.
‫Mari kita membuat beberapa data sebenarnya, karena kita ingin terus mempraktekkan semua jenis
‫cara memplot, membuat data, dan melihat sebanyak mungkin contoh yang berbeda.
‫Jadi kita akan membuat variabel X di sini.
‫Kami akan mengubahnya menjadi bingkai data.
‫Jadi IDF sama dengan data cepat, kolom frame X sama dengan yang tetap bagus dan sederhana, kita hanya mendapatkan a b.
‫Lihat ini luar biasa dan mereka akan melihat kerangka data kami, bagus dan sederhana, jadi kami punya
‫beberapa nilai acak di sini antara nol dan satu, sepertinya, dan empat kolom yang sederhana A, B,
‫C, D .
‫Sekarang, untuk mendapatkan grafik batang, kita bisa melakukannya, tapi ada satu cara yang bisa kita lakukan.
‫Jangan plot jalan.
‫Ini adalah hari kita di sini.
‫Ini adalah hari kami untuk membingkai, dan ini hanya mengatakan, hei, DFG Plott, buat grafik batang.
‫Mari kita lihat apa ini ternyata.
‫Luar biasa.
‫Jadi ini memiliki legenda di sini dengan A, B, C, D, dan kemudian kita mendapatkan nilai yang berbeda untuk setiap baris
‫yang berbeda.
‫Jadi ini Rosero.
‫Kita bisa melihat titik nol nol enam.
‫Itu cukup rendah di sini, tapi D adalah nol koma sembilan lima.
‫Jadi ini adalah cara mudah untuk membuat grafik batang menggunakan bingkai data pan di beberapa kolom
‫berbeda.
‫Bagaimana kalau kita melakukan cara yang berbeda?
‫Mari kita mulai, karena sekali lagi, selalu ada banyak cara berbeda untuk melakukan hal yang sama dengan perpustakaan yang telah
‫kita lihat ini.
‫Jadi saya membuat plot.
‫Ingat bagaimana dengan grafik pencar kami, kami memiliki parameter semacam ini?
‫Nah, Anda bisa melakukan hal yang sama dengan jenis grafik batang karena titik koma di akhir kita mendapatkan plot yang sama
‫persis.
‫Ini adalah dua cara berbeda untuk menulis bilah.
‫Anda juga dapat mengubah jenis variabel di sini.
‫Yang mana yang harus Anda gunakan?
‫Ini preferensi pribadi, tapi sejujurnya, saya agak bolak-balik tergantung pada jenis grafik yang
‫saya buat.
‫Tapi aku hanya menunjukkan ini padamu.
‫Anda punya ide.
‫Jika Anda melihat keduanya di alam liar di suatu tempat, Anda tahu, mereka benar-benar melakukan hal yang sama.
‫Bagaimana selanjutnya, mari kita gunakan data kita yang sebenarnya.
‫Jadi itu adalah plot dummy, mari kita gunakan kerangka data penjualan mobil dan buat grafik batang untuk penjualan mobil.
‫Mari kita lihat lagi.
‫Selalu bagus untuk melihat bingkai data Anda.
‫Ini adalah jenis alur kerja yang akan Anda lalui saat
‫membuat visualisasi, karena Anda akan memeriksa diafragma, membuat visualisasi, memeriksanya, membingkai, membuat
‫visualisasi, dan terus melompat-lompat.
‫Jadi jangan pernah takut, terutama ketika Anda bekerja melalui awal proyek untuk terus menulis kode, terus
‫mencoba untuk memahami data Anda.
‫Jadi Anda ingin penjualan mobil, plot titik, mungkin kita plot odometer versus merek dalam grafik batang.
‫Kita dapat melihat bahwa mungkin mereknya adalah X, jadi kita harus membuat di sepanjang bagian bawah dan kemudian odometer
‫sebagai Y, jadi mari kita lihat apa yang ternyata sama dengan merek X.
‫Dan kami ingin mengapa itu menjadi odometer ke K tersebut. M. elang jenis yang indah, tapi.
‫Di sana kita pergi.
‫Kita bisa melihat panah yang bagus di sini di bagian bawah.
‫Kami punya merek Toyota yang berbeda.
‫Itu berapa kilometer yang ada di odometer, Honda dan berapa kilometer di contoh ini.
‫Sedikit perpanjangan mungkin adalah untuk mengelompokkan ini bersama-sama, untuk mencari tahu apa
‫pembacaan odometer rata-rata untuk setiap merek yang berbeda, itu akan menjadi sesuatu seperti menggabungkan mobil dari merek yang sama
‫dan kemudian rata-rata berapa odometer mereka.
‫Jadi mungkin itu sedikit latihan yang bisa Anda coba untuk membuat kolom tambahan di sini
‫atau semacamnya.
‫Tapi mari kita beralih ke jenis plot lain yang telah kita lihat sebelumnya.
‫Bagaimana dengan histogram?
‫Histogram sangat bagus untuk memvisualisasikan distribusi, jadi itu hanya penyebaran data.
‫Jadi kami punya, tentu saja, banyak cara berbeda untuk melakukannya.
‫Jadi kami mendapat penjualan mobil, odometer.
‫Kami ingin memvisualisasikan distribusi plot dominan di sini.
‫Ini persis seperti yang kita lihat sebelumnya dengan Plot Bar, tapi sekarang kita sedang melakukan hester singkat untuk histogram.
‫Jadi kita akan melihat ini.
‫Oke, begitulah sebaran data kami.
‫Ini adalah semacam kurva distribusi normal di sekitar kisaran semacam ini, 25000 hingga 100000.
‫Dan kami punya beberapa di sini yang sedikit di luar kurva normal di sini.
‫Jadi ini mungkin dianggap outlier karena seberapa tinggi itu.
‫Dan jika kita kembali ke meja kita, kerangka data kita, kita dapat melihat bahwa di
‫Nissin ini, yang satu ini di sini, memiliki dua ratus ribu kilometer pada odometernya versus sisanya hampir
‫tidak mencapai seratus.
‫Jadi itu masuk akal secara intuitif hanya dengan melihat ini.
‫Tapi Anda bisa bayangkan jika kita mungkin memiliki seribu mobil lagi dengan semua rentang kilometer yang berbeda, kebanyakan dari
‫mereka mungkin akan muncul dalam rentang ini jika distribusinya mirip dengan yang kita dapatkan di
‫sini.
‫Ya, apa cara lain untuk melakukannya?
‫Jadi jika kita pergi penjualan mobil, kita akan membuat Grob yang sama di sini.
‫Putri saya, K M. , plot yang indah.
‫Kita akan menggunakan parameter kind di sini, kind eagles' di sini dan kemudian kita akan melakukannya di sana.
‫Jadi grafik yang sama, hanya sedikit berbeda di sini, kami telah menggunakan parameter jenis daripada
‫hanya metode DOT.
‫Jadi salah satu keuntungan menggunakan DOT di sini, memiliki parameter kecil di sini yang disebut Binz.
‫Sekarang Binz yang secara default adalah 10.
‫Jadi ini jika Anda bertanya-tanya apa pendapat kolom ini di sini.
‫Apa yang dilakukan plot histogram adalah penyebaran data di sini.
‫Dan kemudian memasukkannya ke dalam tempat sampah, jadi kami sampai di sini satu, dua, tiga, empat, lima, enam, tujuh, delapan,
‫sembilan.
‫Jadi ini secara default 10 tempat sampah.
‫Jika data Anda tidak muat ke dalam 10 tempat sampah berukuran sama yang berbeda, mungkin akan menyesuaikan ukurannya di sini.
‫Tapi kita bisa melakukannya secara manual dengan melewatkan nilai yang berbeda ke hest ke parameter bins.
‫Jadi mari kita lihat itu dalam tindakan.
‫Mari kita pergi plot titik.
‫Paling tidak kita akan mengganti tempat sampah.
‫Mari kita lakukan 20 akan menggandakannya.
‫OK, jadi kita bisa mengatakan bahwa kita telah melewatkan kurva itu di sana.
‫Sekarang, untuk apa nilai yang paling ideal?
‫Ini seperti sebuah eksplorasi.
‫Itulah banyak hal tentang ilmu data dan pembelajaran mesin.
‫Ini semacam mencoba berbagai hal dan melihat apa yang berhasil sehingga mereka tidak benar-benar terlihat hebat.
‫Saya pikir 10 sebenarnya mungkin salah satu nilai terbaik.
‫Puluhan, mungkin, baiklah, kami hanya memiliki sepuluh sampel sekarang, apa yang Anda cari di sini?
‫Jika Anda mencari kurva besar, seperti ingat bagaimana kita melihat distribusi normal?
‫Anda ingin mencoba dan menemukan sesuatu seperti ini dengan Anda, histogram, kurva seperti ini, jika Anda tidak dapat menemukan kurva yang tepat
‫karena data Anda tidak sesuai dengan kurva yang tepat ini.
‫Itu bukan masalah.
‫Ini hanya tentang memiliki cara yang berbeda dan mencari tahu berapa jumlah pin paling ideal untuk
‫histogram Anda.
‫Baiklah.
‫Jadi kami telah melihat histogram, kami telah melihat grafik batang.
‫Kami telah melihat scatterplot, kami telah melihat plot garis pada kumpulan data penjualan mobil kami.
‫Mari kita coba melakukan sesuatu yang sedikit mirip, tetapi dengan kumpulan data lain hanya untuk memastikan bahwa kita telah
‫mendapatkan metode ini dengan baik.
‫Jadi sementara itu, berlatihlah sedikit, buat grafik batang, buat histogram pada bingkai data penjualan mobil dan Anda akan
‫melihat kembali di video berikutnya, kami akan melakukan hal serupa dengan kumpulan data lainnya.