반응형 Python/Data Exploration and Visualization8 How to use Python for data visualization in real-world projects Python으로 대화형 대시보드를 만드는 것은 명확하고 매력적인 방식으로 데이터를 탐색, 시각화 및 전달하는 좋은 방법입니다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어 등 관계없이 대화형 대시보드를 만들 수 있으면 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 시각화를 만드는 가장 강력한 도구 중 하나는 Plotly에서 개발한 Dash라는 라이브러리입니다. Dash를 통해 사용자는 데이터를 표시하고, 시각화를 생성하고, 사용자가 실시간으로 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 대화형 웹 기반 대시보드를 만들 수 있습니다. Dash를 시작하려면 먼저 Dash와 종속 항목인 Plotly 및 Flask를 설치해야 합니다. 터미널에서 다.. 2023. 1. 25. Tips and Tricks for Data Visualization in Python 데이터 시각화는 크고 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되므로 데이터 분석의 필수 부분입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 효과적인 데이터 시각화를 만들기 위한 몇 가지 팁과 요령을 살펴봅니다. 1. Choose the Right Plot 데이터 시각화와 관련하여 선택할 수 있는 다양한 유형의 플롯이 있습니다. 각 플롯에는 고유한 강점과 약점이 있으며 데이터와 목표에 적합한 것을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는 데 유용하고 막대 차트는 다른 그룹의 값을 비교하는 데 더 좋습니다. 2. Keep it Simple 데이터 시각화의 가장 중요한 원칙 중 하나는 단순성을 유지하는 것입니다. 복잡한 시각화는 해석하기 어려울 수 있으며 청중을 오도할 수.. 2023. 1. 25. The importance of data visualization in data analysis The Importance of Data Visualization in Data Analysis 데이터 분석과 관련하여 고려해야 할 가장 중요한 사항 중 하나는 결과를 효과적으로 전달하는 방법입니다. 데이터 시각화는 이를 달성하기 위한 데이터 분석가의 툴킷에서 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 첫째, 복잡한 정보를 쉽게 전달할 수 있습니다. 잘 디자인된 시각화는 많은 정보를 명확하고 간결한 방식으로 전달할 수 있으므로 다른 사람들이 분석의 주요 통찰력과 결과를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 데이터 분석에 대한 강력한 배경 지식이 없는 이해 관계자와 작업할 때 특히 중요합니다. 둘째, 데이터 시각화는 원시 데이터를 보면 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이.. 2023. 1. 25. Creating Beautiful Data Visualizations with Python 아름답고 매력적인 데이터 시각화를 만드는 것은 데이터 분석의 중요한 측면입니다. 데이터 시각화를 통해 이해하고 해석하기 쉬운 방식으로 복잡한 데이터를 전달할 수 있습니다. 다양한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 아름다운 데이터 시각화를 만드는 데 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 데이터 시각화를 만들기 위해 Python에서 인기 있는 몇 가지 라이브러리를 탐색하고 이를 사용하여 아름답고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 보여줍니다. Getting Started Python으로 아름다운 데이터 시각화를 만드는 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 시각적으로 매력적인 시각화를 만드는 것의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 잘 디자인된 시각화는 데이터를 더 매력적이고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. 잘못 .. 2023. 1. 25. Visualizing Large Datasets with Python 대규모 데이터 세트로 작업할 때 데이터 시각화가 어려울 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터로 인해 명확하고 유익한 시각화를 생성하기 어려울 수 있습니다. 광범위하고 강력한 라이브러리가 있는 Python은 대규모 데이터 세트를 시각화하는 데 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 대규모 데이터 세트를 시각화하기 위해 Python에서 인기 있는 몇 가지 라이브러리를 살펴보고 이를 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다. Getting Started Python으로 대규모 데이터 세트를 시각화하는 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 대규모 데이터 세트를 시각화하는 것이 어려울 수 있는 이유에 대해 논의해 보겠습니다. 주요 과제 중 하나는 산점도 및 히스토그램과 같은 기존 시각화 기술이 많은 양의 데이터로 .. 2023. 1. 24. Exploratory Data Analysis with Python 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 분석하고 이해하기 위한 접근 방식입니다. 이는 데이터 분석 프로세스에서 중요한 단계입니다. 통찰력을 얻고 추가 분석 및 모델링을 알릴 수 있는 데이터의 패턴을 식별할 수 있기 때문입니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 탐색적 데이터 분석을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 EDA용 Python의 인기 있는 라이브러리를 탐색하고 이를 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다. Getting Started Python을 사용한 EDA의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 EDA가 무엇이고 왜 중요한지 논의해 보겠습니다. EDA는 탐색과 발견을 강조하는 데이터 분석 접근 방식입니다. 데이터를 더 잘 이해한다는 목표를 가지고 시각화.. 2023. 1. 24. Creating Interactive Visualizations with Python 데이터 시각화는 복잡한 데이터 세트를 이해하고 전달하기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 정적 시각화는 데이터 탐색 및 분석 여정에서 지금까지만 사용할 수 있습니다. 대화형 시각화를 통해 데이터 포인트를 확대/축소, 패닝 및 마우스로 가리킬 수 있는 기능을 제공하여 정적 플롯을 넘어 데이터를 더 깊이 파고들 수 있습니다. 광범위하고 강력한 라이브러리가 있는 Python은 대화형 시각화를 만드는 데 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 대화형 시각화를 만들기 위해 Python에서 인기 있는 몇 가지 라이브러리를 살펴봅니다. Getting Started 대화형 시각화 만들기에 들어가기 전에 먼저 대화형 시각화가 중요한 이유에 대해 논의해 보겠습니다. 대화형 시각화를 통해 보다 자연스러운 방식으로 데이터를 탐색할.. 2023. 1. 24. Data Visualization 101 with Python 데이터 시각화는 복잡한 데이터 세트를 이해하고 전달하기 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 원시 데이터에서 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 탐색하고 결과를 명확하고 설득력 있는 방식으로 전달할 수 있습니다. Python은 광범위한 강력한 라이브러리와 사용하기 쉬운 구문 덕분에 데이터 시각화를 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 시각화의 기본 사항을 소개하고 첫 번째 시각화를 만드는 방법을 보여줍니다. Getting Started Python을 사용한 데이터 시각화의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 시각화가 무엇이고 왜 중요한지 논의해 보겠습니다. 데이터 시각화는 정보를 탐색하고 전달하기 위해 데이터를 그래픽으로 표현하는 프로세.. 2023. 1. 24. 이전 1 다음 반응형