Padroneggiare la Visualizzazione dei Dati

4.7+

584 recensioni

Intermediate

Innanzitutto, discuteremo delle applicazioni di NumPy e del perché è popolare. Successivamente imparerai le varie opzioni possibili per creare diverse array in NumPy.

È ora di imparare come utilizzare la notazione degli indici per recuperare elementi specifici o sottoinsiemi di dati dagli array. Imparerai anche come utilizzare gli indici per recuperare dati in base a determinate condizioni e gestire i valori mancanti.

Ci sono diverse operazioni comuni sugli array che potresti voler eseguire. Fortunatamente, NumPy ha funzioni e metodi integrati per questo scopo che imparerai qui.

È il momento di scoprire come utilizzare efficacemente le operazioni matematiche sugli array di NumPy e applicarle in alcuni problemi del mondo reale.

In questa sezione, esploreremo i fondamenti delle strutture Series e DataFrame. Imparerai anche le differenze tra questi due tipi di strutture.

I dati possono essere ottenuti in vari formati, come CSV, JSON, SQL, HTML e altri. Con Pandas, non sei limitato a un solo formato: puoi lavorare con dati provenienti da una moltitudine di tipi di file. In questo capitolo, ci concentreremo specificamente sui formati CSV e TXT.

Qui, imparerai come elaborare i dati grezzi rimuovendo le informazioni superflue e gestendo i valori nulli in un dataset.

Per prima cosa, discuteremo delle applicazioni di visualizzazione, della libreria Matplotlib e dei suoi vantaggi. Successivamente, verrà creato un primo semplice grafico utilizzando Matplotlib.

Ora sei pronto per creare diversi grafici comunemente utilizzati nella pratica. Senza ulteriori indugi, iniziamo subito!

La creazione di grafici e visualizzazioni non consiste solo nel generare uno o più grafici, ma anche nel renderli chiari, comprensibili e gradevoli alla vista. È il momento di imparare la personalizzazione dei grafici in matplotlib.

La statistica è fondamentale nell'analisi dei dati, motivo per cui è estremamente importante sapere come creare diversi grafici statistici. Ora è il momento di esplorare i più comuni.

Seaborn è un'altra potente libreria di visualizzazione in Python, costruita sopra matplotlib. Ora che hai familiarità con matplotlib, è il momento di approfondire la visualizzazione con seaborn.

Immergiti nel mondo di Power BI e costruisci una solida base. Coprirai tutto, dall'installazione e configurazione alla connessione delle fonti dati e alla creazione del tuo primo report.

Esplora le tecniche essenziali di preparazione dei dati, inclusi la pulizia, la trasformazione e la combinazione di più fonti di dati. Affronterai anche la gestione dei valori mancanti, il profiling dei dati e vari metodi di manipolazione dei dati.

Padroneggia i fondamenti della modellazione dei dati, dalla comprensione dei modelli di dati e la creazione di relazioni alla padronanza delle basi di DAX. Imparerai anche a creare misure e colonne calcolate.

Scopri varie tecniche di visualizzazione e personalizza i visual per ottenere migliori intuizioni. Esplorerai anche funzionalità avanzate come slicer, filtri e capacità di drill-down/drill-through per migliorare la tua analisi dei dati.

Aumenta l'usabilità e il potere narrativo dei tuoi rapporti utilizzando temi, configurando le pagine del rapporto e sfruttando funzionalità avanzate come la funzione Analyze e identificando i valori anomali. Creerai anche gruppi, contenitori e cluster per approfondimenti più dettagliati.

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.