Contenuti del Corso

Visualizzazione Definitiva con Python

1. Introduzione a Matplotlib

Applicazioni di Visualizzazione Perché Matplotlib È Importante?Creazione di una Tela Grafici di Base

2. Creazione di Grafici Comunemente Utilizzati

Grafico a Linee Grafici a Linee Multiple Grafico a Dispersione Grafico a Barre Grafici a Barre Impilate Grafici a Barre Raggruppate

3. Personalizzazione Dei Grafici

Aggiunta del Titolo al Grafico Aggiunta della Legenda Personalizzazione degli Assi Colori e Trasparenza Personalizzazione della Griglia Sottotrame

4. Altri Grafici Statistici

Istogramma Diagramma a Scatola Grafico a Torta

5. Visualizzazione con Seaborn

Introduzione a Seaborn Countplot Decorazione dei Grafici Grafico KDE Grafico Congiunto Pair Plot Mappa di Calore

Applicazioni di Visualizzazione

Prerequisiti

Nel mondo frenetico di oggi, la quantità di dati continua a crescere. La visualizzazione aiuta a trasformare i dati grezzi in rappresentazioni visive significative, facilitando la comprensione delle informazioni rilevanti.

Le principali applicazioni della visualizzazione sono le seguenti:

Comunicazione: la visualizzazione facilita la trasmissione di idee e informazioni complesse a un vasto pubblico;
Analisi: utile per fornire una panoramica chiara della distribuzione dei dati, delle relazioni e delle correlazioni;
Processo decisionale: fondamentale nella creazione di report e dashboard che supportano le decisioni strategiche.

Supponiamo di gestire un'azienda e di voler analizzare le vendite dei prodotti da gennaio a giugno. Ecco un grafico che rende tutto più chiaro:

Questo è un esempio con dati artificiali, ma mostra il numero di vendite per mese ed evidenzia le tendenze per ciascun prodotto.

Ad esempio, le vendite di orologi sono chiaramente diminuite a marzo e giugno, il che significa che questi mesi in particolare dovrebbero essere analizzati per spiegare questa significativa diminuzione nelle vendite di orologi.

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 1

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