Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 3: Gráficos Relacionais
Compreender as relações entre variáveis é essencial na análise de dados. Uma maneira robusta de visualizar essas relações é por meio de gráficos relacionais. O Seaborn, com sua API detalhada, fornece uma série de ferramentas para mostrar como as variáveis interagem umas com as outras.
Gráficos relacionais no Seaborn podem:
- Identificar padrões, correlações e outliers entre duas variáveis.
- Apresentar a relação entre múltiplas variáveis em conjuntos de dados complexos.
- Delinear dados ao longo do tempo ou outras variáveis comuns usando semântica de matiz.
Ao se aprofundar nos gráficos relacionais do Seaborn, analistas podem obter insights sobre relacionamentos multivariados e como eles evoluem através de parâmetros.
Swipe to show code editor
Usando Seaborn, visualize as relações em um conjunto de dados:
- Crie um gráfico de linha para acompanhar as mudanças em uma variável ao longo do tempo ou em ordem sequencial.
- Exiba a relação entre duas variáveis numéricas com um gráfico de dispersão e diferencie os dados usando semântica de cores.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 3: Gráficos Relacionais
Compreender as relações entre variáveis é essencial na análise de dados. Uma maneira robusta de visualizar essas relações é por meio de gráficos relacionais. O Seaborn, com sua API detalhada, fornece uma série de ferramentas para mostrar como as variáveis interagem umas com as outras.
Gráficos relacionais no Seaborn podem:
- Identificar padrões, correlações e outliers entre duas variáveis.
- Apresentar a relação entre múltiplas variáveis em conjuntos de dados complexos.
- Delinear dados ao longo do tempo ou outras variáveis comuns usando semântica de matiz.
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