Datan Visualisoinnin Hallinta

Ensinnäkin käsittelemme NumPyn sovelluksia ja miksi se on suosittu. Sen jälkeen opit erilaisia mahdollisia vaihtoehtoja luoda erilaisia taulukoita NumPyssa.

On aika oppia käyttämään indeksimerkintää tiettyjen elementtien tai tietojoukkojen hakemiseen taulukoista. Opit myös käyttämään indeksejä tietojen hakemiseen tiettyjen ehtojen perusteella ja käsittelemään puuttuvia arvoja.

On melko vähän yleisiä operaatioita taulukoilla, joita saatat haluta suorittaa. Onneksi NumPy:llä on sisäänrakennettuja funktioita ja menetelmiä tätä tarkoitusta varten, jotka opit täällä.

On aika oppia käyttämään matemaattisia operaatioita tehokkaasti NumPy-taulukoissa ja soveltamaan niitä todellisen maailman ongelmiin.

Tässä osiossa tutustumme Series- ja DataFrame-rakenteiden perusteisiin. Opit myös näiden kahden rakenteen välisistä eroista.

Dataa voi olla saatavilla eri muodoissa, kuten CSV, JSON, SQL, HTML ja monia muita. Pandasin avulla et ole rajoittunut yhteen muotoon — voit työskennellä datan kanssa monissa eri tiedostotyypeissä. Tässä luvussa keskitymme erityisesti CSV- ja TXT-muotoihin.

Tässä opit käsittelemään raakadataa poistamalla ylimääräistä tietoa ja hallitsemalla puuttuvia arvoja tietojoukossa.

Ensiksi käsittelemme piirtosovelluksia, Matplotlib-kirjastoa ja sen etuja. Tämän jälkeen luot ensimmäisen yksinkertaisen kuvaajasi Matplotlibilla.

Nyt olet valmis luomaan erilaisia käytännössä yleisesti käytettyjä kuvaajia. Ilman turhaa viivyttelyä, aloitetaan heti!

Piirtäminen ja visualisointi eivät tarkoita vain kaavioiden luomista, vaan myös niiden tekemistä selkeiksi, ymmärrettäviksi ja miellyttäviksi katsella. On aika oppia kaavioiden mukauttamista matplotlibilla.

Tilastotiede on olennainen osa datan käsittelyä, minkä vuoksi erilaisten tilastollisten kuvaajien luomisen osaaminen on erittäin tärkeää. Nyt on aika tutustua yleisimpiin tilastollisiin kuvaajiin.

Seaborn on toinen tehokas Pythonin visualisointikirjasto, joka perustuu matplotlibiin. Nyt kun olet perehtynyt matplotlibiin, on aika syventyä visualisointiin Seabornilla.

Sukella Power BI:n maailmaan ja rakenna vankka perusta. Käsitellään kaikkea asennuksesta ja käyttöönotosta tietolähteiden yhdistämiseen ja ensimmäisen raportin luomiseen.

Tutustu keskeisiin datan valmistelutekniikoihin, kuten puhdistamiseen, muuntamiseen ja useiden tietolähteiden yhdistämiseen. Käsittele myös puuttuvien arvojen hallintaa, datan profilointia ja erilaisia datan käsittelymenetelmiä.

Tietomallinnuksen perusteiden hallinta, mukaan lukien tietomallien ymmärtäminen ja suhteiden luominen sekä DAX-perusteiden omaksuminen. Mittareiden ja laskettujen sarakkeiden luominen.

Tutustu erilaisiin visualisointitekniikoihin ja mukauta visualisointeja syvällisempien oivallusten saavuttamiseksi. Lisäksi perehdyt kehittyneisiin ominaisuuksiin, kuten viipaleisiin, suodattimiin sekä porautumis- ja läpivientitoimintoihin, jotka tehostavat data-analyysiäsi.

Paranna raporttien käytettävyyttä ja tarinankerrontakykyä hyödyntämällä teemoja, määrittämällä raporttisivuja sekä käyttämällä edistyneitä ominaisuuksia, kuten Analyze-toimintoa ja poikkeamien tunnistamista. Luot myös ryhmiä, luokkia ja klustereita syvällisempien oivallusten saamiseksi.

This section lays the groundwork for mastering Tableau by guiding you through installation, navigation, and foundational operations. From performing joins and splitting columns to understanding filters, marks, and the data pane, you will be equipped with essential tools for data exploration and visualization.

This section delves into Tableau's powerful tools for data organization, filtering, and customization. You'll learn to differentiate dimensions and measures, work with continuous and discrete fields, and create calculated fields and interactive dashboards. Through practical challenges, you'll apply these tools to analyze data, uncover insights, and enhance your visualizations.

This section focuses on creating impactful visualizations to uncover patterns and trends in your data. From heatmaps and scatter plots to treemaps and combination charts, you'll explore a variety of chart types tailored to different analytical needs.

This section introduces advanced visualization techniques to enhance data analysis and storytelling. You'll learn to create bullet graphs, stacked area charts, histograms, and box plots, enabling deeper insights into trends, distributions, and comparisons.