Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Challenge 2: Exploring Categorical Data | Seaborn
Data Science Interview Challenge

Свайпніть щоб показати меню

book
Challenge 2: Exploring Categorical Data

Visualizing categorical data is crucial for gaining insights into how different categories relate to other variables. Categorical data, unlike continuous data, falls into discrete categories or labels. Seaborn, with its suite of powerful tools, provides efficient ways to visualize and interpret such data.

Visualizing categorical variables with Seaborn allows you to:

  • Compare the distribution of a numerical variable across different categories.

  • Visualize the relationships between two categorical variables.

  • Highlight how categorical variables relate to one or more numerical variables.

By leveraging Seaborn's functionalities, one can dive deep into the intricacies of categorical data, enabling a holistic understanding of its nuances.

Завдання

Swipe to start coding

Using Seaborn, dive into the world of categorical data visualization:

  1. Create a box plot to display the distribution of a numerical variable across different categories.
  2. Display the distribution of a numerical variable across different categories using a swarm plot.
  3. Visualize the count of observations in each category using a count plot.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 2

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

book
Challenge 2: Exploring Categorical Data

Visualizing categorical data is crucial for gaining insights into how different categories relate to other variables. Categorical data, unlike continuous data, falls into discrete categories or labels. Seaborn, with its suite of powerful tools, provides efficient ways to visualize and interpret such data.

Visualizing categorical variables with Seaborn allows you to:

  • Compare the distribution of a numerical variable across different categories.

  • Visualize the relationships between two categorical variables.

  • Highlight how categorical variables relate to one or more numerical variables.

By leveraging Seaborn's functionalities, one can dive deep into the intricacies of categorical data, enabling a holistic understanding of its nuances.

Завдання

Swipe to start coding

Using Seaborn, dive into the world of categorical data visualization:

  1. Create a box plot to display the distribution of a numerical variable across different categories.
  2. Display the distribution of a numerical variable across different categories using a swarm plot.
  3. Visualize the count of observations in each category using a count plot.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 2
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt