Mestring av Datavisualisering

Først og fremst vil vi diskutere bruksområdene til NumPy og hvorfor det er populært. Deretter vil du lære ulike muligheter for å opprette forskjellige matriser i NumPy.

Det er nå på tide å lære hvordan du bruker indeksnotasjon for å hente spesifikke elementer eller delsett av data fra matriser. Du vil også lære hvordan du bruker indekser for å hente data basert på visse betingelser og håndtere manglende verdier.

Det er ganske mange vanlige operasjoner på matriser som du kanskje vil utføre. Heldigvis har NumPy innebygde funksjoner og metoder for dette formålet som du vil lære her.

Det er på tide å oppdage hvordan man effektivt bruker matematiske operasjoner på NumPy-arrays og anvender dem i noen virkelige problemer.

I denne delen skal vi utforske det grunnleggende i Series- og DataFrame-strukturer. Du vil også lære om forskjellene mellom disse to typene strukturer.

Data kan hentes i ulike formater, som CSV, JSON, SQL, HTML og mer. Med Pandas er du ikke begrenset til ett enkelt format — du kan arbeide med data fra en rekke filtyper. I dette kapittelet vil vi spesielt fokusere på CSV- og TXT-formatene.

Her vil du lære hvordan du behandler rådata ved å fjerne overflødig informasjon og håndtere nullverdier i et datasett.

Først vil vi diskutere plotteapplikasjoner, Matplotlib-biblioteket og dets fordeler. Deretter vil du lage ditt første enkle plot ved hjelp av Matplotlib.

Nå er du klar til å lage ulike diagrammer som ofte brukes i praksis. Uten videre introduksjon, la oss gå rett i gang!

Plotting og visualisering handler ikke bare om å lage et diagram eller flere diagrammer, det handler også om å gjøre dem tydelige, forståelige og behagelige å se på. Nå er det på tide å lære tilpasning av diagrammer i matplotlib.

Statistikk er essensielt når man arbeider med data, og det er derfor svært viktig å kunne lage ulike statistiske diagrammer. Nå skal vi utforske de mest vanlige typene.

Seaborn er et annet kraftig visualiseringsbibliotek i Python, bygget på toppen av matplotlib. Nå som du er kjent med matplotlib, er det på tide å utforske visualisering med seaborn.

Utforsk Power BI og bygg et solid grunnlag. Du vil dekke alt fra installasjon og oppsett til tilkobling av datakilder og opprettelse av din første rapport.

Utforsk grunnleggende teknikker for datatilrettelegging, inkludert rensing, transformasjon og sammenslåing av flere datakilder. Du vil også håndtere manglende verdier, dataprofiler og ulike metoder for datamanipulering.

Behersk grunnleggende datamodellering, fra å forstå datamodeller og opprette relasjoner til å få oversikt over DAX-grunnleggende. Du vil også lære å opprette mål og beregnede kolonner.

Utforsk ulike visualiseringsteknikker og tilpass visuelle elementer for bedre innsikt. Du vil også undersøke avanserte funksjoner som slicere, filtre og drill-down/drill-through-muligheter for å forbedre dataanalysen.

Øk brukervennligheten og fortellerkraften i rapportene dine ved å bruke temaer, konfigurere rapportsider og utnytte avanserte funksjoner som Analyse-funksjonen og identifisering av avvik. Du vil også opprette grupper, intervaller og klynger for dypere innsikt.

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.