Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Piirtosovellukset | Matplotlibin Esittely
Huipputason Visualisointi Pythonilla
course content

Kurssisisältö

Huipputason Visualisointi Pythonilla

Huipputason Visualisointi Pythonilla

1. Matplotlibin Esittely
2. Yleisesti Käytettyjen Kuvaajien Luominen
3. Kaavioiden Mukauttaminen
4. Lisää Tilastollisia Kuvaajia
5. Visualisointi Seabornilla

book
Piirtosovellukset

Nykymaailmassa datan määrä kasvaa jatkuvasti. Visualisointi auttaa muuttamaan raakadatan havainnollistaviksi kuvioiksi, mikä helpottaa olennaisen tiedon ymmärtämistä.

Visualisoinnin keskeiset käyttökohteet ovat seuraavat:

  • Viestintä: visualisointi auttaa välittämään monimutkaisia ideoita ja tietoa laajalle yleisölle;

  • Analytiikka: hyödyllinen tarjoamaan selkeän yleiskuvan datan jakaumasta, suhteista ja korrelaatioista;

  • Päätöksenteko: keskeinen raporttien ja koontinäyttöjen luomisessa, jotka tukevat strategista päätöksentekoa.

Oletetaan, että johdat yritystä ja haluat tarkastella tuotteidesi myyntiä tammikuusta kesäkuuhun. Tässä on kuvaaja, joka selkeyttää tilanteen:

Tämä on esimerkki keinotekoisella datalla, mutta se näyttää myyntimäärät kuukausittain ja korostaa kunkin tuotteen kehityssuuntia.

Esimerkiksi kellojen myynti on selvästi laskenut maaliskuussa ja kesäkuussa, mikä tarkoittaa, että näitä kuukausia tulisi analysoida tarkemmin tämän merkittävän laskun syiden selvittämiseksi.

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 1

Kysy tekoälyä

expand
ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

course content

Kurssisisältö

Huipputason Visualisointi Pythonilla

Huipputason Visualisointi Pythonilla

1. Matplotlibin Esittely
2. Yleisesti Käytettyjen Kuvaajien Luominen
3. Kaavioiden Mukauttaminen
4. Lisää Tilastollisia Kuvaajia
5. Visualisointi Seabornilla

book
Piirtosovellukset

Nykymaailmassa datan määrä kasvaa jatkuvasti. Visualisointi auttaa muuttamaan raakadatan havainnollistaviksi kuvioiksi, mikä helpottaa olennaisen tiedon ymmärtämistä.

Visualisoinnin keskeiset käyttökohteet ovat seuraavat:

  • Viestintä: visualisointi auttaa välittämään monimutkaisia ideoita ja tietoa laajalle yleisölle;

  • Analytiikka: hyödyllinen tarjoamaan selkeän yleiskuvan datan jakaumasta, suhteista ja korrelaatioista;

  • Päätöksenteko: keskeinen raporttien ja koontinäyttöjen luomisessa, jotka tukevat strategista päätöksentekoa.

Oletetaan, että johdat yritystä ja haluat tarkastella tuotteidesi myyntiä tammikuusta kesäkuuhun. Tässä on kuvaaja, joka selkeyttää tilanteen:

Tämä on esimerkki keinotekoisella datalla, mutta se näyttää myyntimäärät kuukausittain ja korostaa kunkin tuotteen kehityssuuntia.

Esimerkiksi kellojen myynti on selvästi laskenut maaliskuussa ja kesäkuussa, mikä tarkoittaa, että näitä kuukausia tulisi analysoida tarkemmin tämän merkittävän laskun syiden selvittämiseksi.

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 1
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?
some-alt