Förkunskaper

• Introduktion till Python
• Grunder i NumPy
• Första stegen med Pandas
• Lära sig statistik med Python

I dagens snabbrörliga värld fortsätter mängden data att öka. Visualisering omvandlar rådata till insiktsfulla visualiseringar, vilket gör det enklare att förstå relevant information.

Huvudsakliga användningsområden för visualisering är följande:

• Kommunikation: visualisering underlättar förmedling av komplexa idéer och information till en bred publik;

• Analys: användbart för att ge en tydlig översikt av datadistribution, samband och korrelationer;

• Beslutsfattande: avgörande vid skapande av rapporter och instrumentpaneler som stödjer strategiskt beslutsfattande.

Antag att du driver ett företag och vill granska försäljningen av dina produkter från januari till juni. Här är en visualisering som tydliggör allt för dig:

Detta är ett exempel med artificiell data, men det visar antalet försäljningar per månad och belyser trender för varje produkt.

Till exempel har försäljningen av klockor tydligt minskat i mars och juni, vilket innebär att dessa månader särskilt bör analyseras för att förklara denna betydande nedgång i klockförsäljningen.