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Lernen Anwendungsfälle für das Plotten | Einführung in Matplotlib
Ultimative Visualisierung mit Python
course content

Kursinhalt

Ultimative Visualisierung mit Python

Ultimative Visualisierung mit Python

1. Einführung in Matplotlib
2. Erstellen Häufig Verwendeter Diagramme
3. Anpassung von Plots
4. Mehr Statistische Diagramme
5. Visualisierung mit Seaborn

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Anwendungsfälle für das Plotten

In einer sich schnell entwickelnden Welt, in der wir leben, wächst die Datenmenge ständig. Zum Glück kann uns das Plotten helfen, die Daten, die uns interessieren, zu verstehen, indem es Rohdaten in aussagekräftige Visualisierungen umwandelt.

Die Hauptanwendungen des Plottens sind die folgenden:

  • Kommunikation (Plotten hilft, komplexe Ideen und Informationen einem breiten Publikum zu vermitteln);
  • Analyse (hilfreich, um einen klaren Überblick über Datenverteilung, Beziehungen und Korrelationen zu geben);
  • Entscheidungsfindung (wichtig für die Erstellung von Berichten und Dashboards, die bei strategischen Entscheidungen helfen).

Angenommen, Sie führen ein Unternehmen und möchten die Verkäufe Ihrer Produkte von Januar bis Juni betrachten. Hier ist ein Diagramm, das alles für Sie klar macht:

Dies ist nur ein Beispiel für Sie mit einigen künstlichen Daten, dennoch können Sie nicht nur die Anzahl der Verkäufe pro Monat sehen, sondern auch bestimmte Trends für jedes der Produkte.

Zum Beispiel sind die Uhren-Verkäufe im März und Juni deutlich zurückgegangen, was bedeutet, dass diese Monate besonders analysiert werden sollten, um diesen signifikanten Rückgang in Bezug auf die Uhrenverkäufe zu erklären.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 1
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