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Aprenda Aplicações de Plotagem | Introdução ao Matplotlib
Visualização Definitiva com Python
course content

Conteúdo do Curso

Visualização Definitiva com Python

Visualização Definitiva com Python

1. Introdução ao Matplotlib
2. Criando Gráficos Comumente Utilizados
3. Personalização de Gráficos
4. Mais Gráficos Estatísticos
5. Visualização com Seaborn

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Aplicações de Plotagem

No mundo acelerado de hoje, a quantidade de dados continua a crescer. Plotagem auxilia na transformação de dados brutos em visualizações informativas, facilitando a compreensão das informações relevantes.

Principais aplicações da plotagem:

  • Comunicação: a plotagem auxilia na transmissão de ideias e informações complexas para diferentes públicos;

  • Análise: útil para fornecer uma visão clara da distribuição dos dados, relações e correlações;

  • Tomada de decisão: fundamental na criação de relatórios e painéis que apoiam decisões estratégicas.

Suponha que você administre um negócio e deseje analisar as vendas de seus produtos de janeiro a junho. Veja um gráfico que esclarece essas informações:

Este é um exemplo com dados artificiais, mas mostra o número de vendas por mês e destaca tendências para cada produto.

Por exemplo, as vendas de relógios diminuíram claramente em março e junho, indicando que esses meses, em particular, devem ser analisados para explicar essa queda significativa nas vendas de relógios.

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 1

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1. Introdução ao Matplotlib
2. Criando Gráficos Comumente Utilizados
3. Personalização de Gráficos
4. Mais Gráficos Estatísticos
5. Visualização com Seaborn

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Aplicações de Plotagem

No mundo acelerado de hoje, a quantidade de dados continua a crescer. Plotagem auxilia na transformação de dados brutos em visualizações informativas, facilitando a compreensão das informações relevantes.

Principais aplicações da plotagem:

  • Comunicação: a plotagem auxilia na transmissão de ideias e informações complexas para diferentes públicos;

  • Análise: útil para fornecer uma visão clara da distribuição dos dados, relações e correlações;

  • Tomada de decisão: fundamental na criação de relatórios e painéis que apoiam decisões estratégicas.

Suponha que você administre um negócio e deseje analisar as vendas de seus produtos de janeiro a junho. Veja um gráfico que esclarece essas informações:

Este é um exemplo com dados artificiais, mas mostra o número de vendas por mês e destaca tendências para cada produto.

Por exemplo, as vendas de relógios diminuíram claramente em março e junho, indicando que esses meses, em particular, devem ser analisados para explicar essa queda significativa nas vendas de relógios.

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Seção 1. Capítulo 1
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
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