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Lernen Anwendungsbereiche Der Diagrammerstellung | Einführung in Matplotlib
Ultimative Visualisierung mit Python
course content

Kursinhalt

Ultimative Visualisierung mit Python

Ultimative Visualisierung mit Python

1. Einführung in Matplotlib
2. Erstellung Häufig Verwendeter Diagramme
3. Diagrammanpassung
4. Weitere Statistische Diagramme
5. Visualisierung Mit Seaborn

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Anwendungsbereiche Der Diagrammerstellung

In der heutigen schnelllebigen Welt wächst die Datenmenge stetig. Visualisierung hilft dabei, Rohdaten in aussagekräftige Darstellungen umzuwandeln, wodurch relevante Informationen leichter verständlich werden.

Die Hauptanwendungsbereiche der Visualisierung sind:

  • Kommunikation: Visualisierung unterstützt die Vermittlung komplexer Ideen und Informationen an ein breites Publikum;

  • Analyse: bietet einen klaren Überblick über Datenverteilungen, Zusammenhänge und Korrelationen;

  • Entscheidungsfindung: spielt eine zentrale Rolle bei der Erstellung von Berichten und Dashboards, die strategische Entscheidungen unterstützen.

Angenommen, Sie führen ein Unternehmen und möchten die Verkaufszahlen Ihrer Produkte von Januar bis Juni betrachten. Hier ist eine Visualisierung, die Ihnen alles verdeutlicht:

Dies ist ein Beispiel mit künstlichen Daten, das jedoch die Anzahl der Verkäufe pro Monat zeigt und Trends für jedes Produkt hervorhebt.

Zum Beispiel sind die Uhren-Verkäufe im März und Juni deutlich zurückgegangen, was bedeutet, dass diese Monate besonders analysiert werden sollten, um den signifikanten Rückgang bei den Uhrenverkäufen zu erklären.

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Abschnitt 1. Kapitel 1

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In der heutigen schnelllebigen Welt wächst die Datenmenge stetig. Visualisierung hilft dabei, Rohdaten in aussagekräftige Darstellungen umzuwandeln, wodurch relevante Informationen leichter verständlich werden.

Die Hauptanwendungsbereiche der Visualisierung sind:

  • Kommunikation: Visualisierung unterstützt die Vermittlung komplexer Ideen und Informationen an ein breites Publikum;

  • Analyse: bietet einen klaren Überblick über Datenverteilungen, Zusammenhänge und Korrelationen;

  • Entscheidungsfindung: spielt eine zentrale Rolle bei der Erstellung von Berichten und Dashboards, die strategische Entscheidungen unterstützen.

Angenommen, Sie führen ein Unternehmen und möchten die Verkaufszahlen Ihrer Produkte von Januar bis Juni betrachten. Hier ist eine Visualisierung, die Ihnen alles verdeutlicht:

Dies ist ein Beispiel mit künstlichen Daten, das jedoch die Anzahl der Verkäufe pro Monat zeigt und Trends für jedes Produkt hervorhebt.

Zum Beispiel sind die Uhren-Verkäufe im März und Juni deutlich zurückgegangen, was bedeutet, dass diese Monate besonders analysiert werden sollten, um den signifikanten Rückgang bei den Uhrenverkäufen zu erklären.

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