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Aprenda Desafio 3: Gráficos Relacionais | Seaborn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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Desafio 3: Gráficos Relacionais

Compreender as relações entre variáveis é essencial na análise de dados. Uma maneira robusta de visualizar essas relações é por meio de gráficos relacionais. O Seaborn, com sua API detalhada, fornece uma série de ferramentas para mostrar como as variáveis interagem umas com as outras.

Gráficos relacionais no Seaborn podem:

  • Identificar padrões, correlações e outliers entre duas variáveis.

  • Apresentar a relação entre múltiplas variáveis em conjuntos de dados complexos.

  • Delinear dados ao longo do tempo ou outras variáveis comuns usando semântica de matiz.

Ao se aprofundar nos gráficos relacionais do Seaborn, analistas podem obter insights sobre relacionamentos multivariados e como eles evoluem através de parâmetros.

Tarefa

Swipe to start coding

Usando Seaborn, visualize as relações em um conjunto de dados:

  1. Crie um gráfico de linha para acompanhar as mudanças em uma variável ao longo do tempo ou em ordem sequencial.
  2. Exiba a relação entre duas variáveis numéricas com um gráfico de dispersão e diferencie os dados usando semântica de cores.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 3
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?

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Compreender as relações entre variáveis é essencial na análise de dados. Uma maneira robusta de visualizar essas relações é por meio de gráficos relacionais. O Seaborn, com sua API detalhada, fornece uma série de ferramentas para mostrar como as variáveis interagem umas com as outras.

Gráficos relacionais no Seaborn podem:

  • Identificar padrões, correlações e outliers entre duas variáveis.

  • Apresentar a relação entre múltiplas variáveis em conjuntos de dados complexos.

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Ao se aprofundar nos gráficos relacionais do Seaborn, analistas podem obter insights sobre relacionamentos multivariados e como eles evoluem através de parâmetros.

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