scatter diagram что это
Использование точечных диаграмм для визуализации данных
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Everything you need to know about Scatter Plots for Data Visualisation» автора George Seif.
Если вы занимаетесь анализом и визуализацией данных, то скорее Вам придется столкнуться с точечными диаграммами. Несмотря на свою простоту, точечные диаграммы являются мощным инструментом для визуализации данных. Манипулируя цветами, размерами и формами можно обеспечить гибкость и репрезентативность точечных диаграмм.
В этой статье вы узнаете практически все, что вам необходимо знать о визуализации данных используя точечные диаграммы. Мы постараемся разобрать все необходимые параметры в их использовании в коде python. Также вы можете найти несколько практических уловок.
Построение регрессии
Даже самое примитивное использование точечной диаграммы уже дает сносный обзор наших данных. На рисунке 1 мы уже можем видеть островки объединённых данных и быстро выделить выбросы.
Рисунок 1
Уместно проведенные регрессионные линий визуально упрощает задачу выявления точек, близких к середине. На рисунке 2 мы провели линейный график. Довольно легко увидеть, что в данном случае линейная функция не репрезентативен, так как многие точки находятся довольно далеко от линии.
Рисунок 2
Рисунок 3 использует полином порядка 4 и выглядит гораздо более многообещающе. Похоже, что для моделирования этого набора данных нам определенно понадобится полином порядка 4.
Рисунок 3
Цвет и форма точек
Цвет и форму можно использовать для визуализации различных категорий в вашем наборе данных. Цвет и форма визуально очень понятны. Когда вы смотрите на график, где группы точек имеют разные цвета наших фигур, сразу становится очевидным, что точки принадлежат разным группам.
На рисунке 4 показаны классы, сгруппированные по цвету. На рисунке 5 показаны классы, разделенные по цвету и форме. В обоих случаях намного легче увидеть группировку. Теперь мы знаем, что будет легко отделить класс setosa, и на что мы должны сосредоточить внимание. Также ясно, что один линейный график не сможет разделить зеленую и оранжевую точки. Поэтому нам нужно добавить что-то для отображения больше измерений.
Выбор между цветом и формой становится вопросом предпочтения. Лично я нахожу цвет немного более четким и интуитивно понятным, но выбор остается всегда за Вами.
Рисунок 4
Рисунок 5
Маргинальная гистограмма
Пример графика с маргинальными гистограммами показан на рисунке 6. Маргинальные гистограммы наложены сверху и сбоку, представляют собой распределение точек для объектов вдоль абсциссы и ординате. Это небольшое дополнение отлично подходит для более точного определения распределения точек и выбросов.
Например, на рисунке 6 мы очевидно видим высокую концентрацию точек около разметки 3,0. И благодаря этой гистограмме можно определить уровень концентрации. В правом боку видно, что вокруг разметки 3,0 есть как минимум втрое больше точек, чем для любого другого дискретного диапазона. Также с помощью правой боковой гистограммы можно с очевидностью распознать, что очевидные выбросы находятся выше отметки 3,75. По верхней диаграмме видно, что распределение точек по оси Х является более равномерным, за исключением выбросов в крайнем правом углу.
Рисунок 6
Пузырьковые диаграммы
С помощью пузырьковых диаграмм нам необходимо использовать несколько переменных для кодирования информации. Новым параметром, свойственный для этого вида визуализацией, является размер. На рисунке 7 мы показываем количество съеденного картофеля фри разрезе роста и веса съевших людей. Обратите внимание, что точечная диаграмма — это всего лишь инструмент двухмерной визуализации, но при использовании пузырьковых диаграмм мы умело можем отображать информацию с тремя измерениями.
Здесь мы используем цвет, положение и размер, где положение пузырьков определяет рост и вес человека, цвет определяет пол, а размер определяется количеством съеденной картошки фри. Пузырьковая диаграмма с легкостью позволяет нам удобно объединить все атрибуты в один график, чтобы мы могли видеть информацию большого размера в двухмерном виде.
Рисунок 7
scatter diagram
1 scatter diagram
график разброса точек измерений
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]
Тематики
график рассеивания
График значений двух переменных для нескольких различных исследуемых единиц или периодов времени (пример: см. рис. к статье Корреляционный анализ).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
график рассеяния
График, на котором результаты наблюдений изображают в зависимости от двух или более переменных
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]
Тематики
диаграмма распределения точек
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]
Тематики
диаграмма рассеяния
В математической статистике — диаграмма, на которой в прямоугольной системе координат располагаются точки xi, yi где i= 1, 2. n, и n — количество наблюдаемых пар значений переменных x и y. Примеры Д.р. см. в статье Корреляционный анализ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
точечная диаграмма
Диаграмма, данные в которой отображаются в виде совокупности точек или других символов.
[ http://www.morepc.ru/dict/]
Тематики
2 scatter diagram
3 scatter diagram
4 scatter diagram
load diagram — эпюра нагрузок, график нагрузки
5 scatter diagram
6 scatter diagram
7 scatter diagram
8 scatter diagram
9 scatter diagram
10 scatter diagram
11 scatter diagram
12 scatter diagram
13 scatter diagram
14 scatter diagram
15 scatter diagram
16 scatter diagram
17 scatter diagram
18 scatter diagram
19 scatter diagram
20 scatter diagram
См. также в других словарях:
scatter diagram — ➔ diagram * * * scatter diagram UK US noun [C] (also scatter chart, also scattergram, also scatter graph, also scatter plot) GRAPHS & CHARTS … Financial and business terms
scatter diagram — UK / US noun [countable] Word forms scatter diagram : singular scatter diagram plural scatter diagrams maths a graph that shows numbers or amounts as points. A straight line is drawn through as many points as possible in order to show the general … English dictionary
scatter diagram — (also scatter plot or scattergram) noun Statistics a graph in which the values of two variables are plotted along two axes, the pattern of the resulting points revealing any correlation present … English new terms dictionary
scatter diagram — A graph on which observations are plotted on the y axis for events on the x axis. For example, the wages incurred (y axis) for each level of activity (x axis) would produce a scatter graph from which a relationship can be established between the… … Accounting dictionary
scatter diagram — A graph on which observations are plotted on the y axis for events on the x axis. For example, the wages incurred (y axis) for each level of activity (x axis) would produce a scatter graph from which a relationship can be established between the… … Big dictionary of business and management
scatter diagram — noun Etymology: scatter (III) : a two dimensional graph in rectangular coordinates consisting of points whose coordinates represent corresponding values of two variables whose relationship is being studied called also scattergram, scattergraph,… … Useful english dictionary
scatter diagram — noun Date: 1925 a two dimensional graph in rectangular coordinates consisting of points whose coordinates represent values of two variables under study … New Collegiate Dictionary
Scatter diagram — Диаграмма разброса … Краткий толковый словарь по полиграфии
scatter diagram — (in statistics) see correlation. * * * scatterplot … Medical dictionary
scatter diagram — (in statistics) See: correlation … The new mediacal dictionary
Как строить красивые графики на Python с Seaborn
А сейчас делимся традиционным переводом полезного материала.
Визуализация данных — это метод, который позволяет специалистам по анализу данных преобразовывать сырые данные в диаграммы и графики, которые несут ценную информацию. Диаграммы уменьшают сложность данных и делают более понятными для любого пользователя.
Есть множество инструментов для визуализации данных, таких как Tableau, Power BI, ChartBlocks и других, которые являются no-code инструментами. Они очень мощные, и у каждого своя аудитория. Однако для работы с сырыми данными, требующими обработки, а также в качестве песочницы, Python подойдет лучше всего.
Несмотря на то, что этот путь сложнее и требует умения программировать, Python позволит вам провести любые манипуляции, преобразования и визуализировать ваши данные. Он идеально подходит для специалистов по анализу данных.
В этой статье мы сосредоточимся на том, как работать с seaborn для создания первоклассных графиков. Если хотите, можете создать новый проект и повторить все шаги или просто обратиться к моему руководству по seaborn на GitHub.
Что такое Seaborn?
Seaborn — это библиотека для создания статистических графиков на Python. Она основывается на matplotlib и тесно взаимодействует со структурами данных pandas.
Архитектура Seaborn позволяет вам быстро изучить и понять свои данные. Seaborn захватывает целые фреймы данных или массивы, в которых содержатся все ваши данные, и выполняет все внутренние функции, нужные для семантического маппинга и статистической агрегации для преобразования данных в информативные графики.
Она абстрагирует сложность, позволяя вам проектировать графики в соответствии с вашими нуждами.
Установка Seaborn
Помимо этого, перед началом работы давайте импортируем несколько модулей.
Строим первые графики
Давайте посмотрим, как это работает на наборе данных о рейсах самолетов.
Чтение признаков: Паттерны диаграммы рассеяния (Lead Time Scatterplot)
Чтобы сделать ваши процессы более эффективными, сначала нужно определить, где вы отстаете. Время цикла является ключевым показателем для количественной оценки того, как ваша команда обеспечивает ценность. Диаграмма времени цикла отображает время цикла для всех задач, выполненных за определенный промежуток времени. Каждая задача представлена точкой на диаграмме. Высота точки показывает время ее цикла.
Научившись определять общие закономерности в диаграмме рассеяния времени цикла, вы сможете заметить проблемные области до того, как они разрастутся. Сегодня мы покажем вам, как распознать наиболее распространенные модели диаграммы рассеяния и объясним, что они означают для вашего проекта.
1. Треугольник
Значение: Треугольник с увеличивающимся уклоном означает, что время цикла со временем увеличивается. Есть два основных случая, которые следует рассмотреть, когда вы видите эту диаграмму рассеяния. Во-первых, задачи приходят в ваш процесс быстрее, чем уходят. Во-вторых, время цикла для старых элементов увеличилось за счет накопления долга потока — высокоприоритетные элементы заимствуют время цикла у остальных задач, чтобы быстрее их выполнить.
Решение: Ужесточите или уменьшите лимиты на WIP. Постоянное соблюдение лимитов незавершенного производства означает, что скорость прибытия и убытия не может расходиться, а также помогает вашей команде сосредоточиться. Ни один объект в вашем процессе не должен простаивать — это приводит к накоплению задолженности по потоку. Снижайте лимит до тех пор, пока над всеми незавершенными элементами не будет работать хотя бы один из членов вашей команды. Мы рекомендуем внедрить правила для обработки задач в порядке их поступления — это не позволит задачам застревать в процессе и стареть без необходимости.
2. Скопления точек
Значение: Скопления точек, расположенных далеко друг от друга, сигнализируют о том, что что-то вызывает неожиданные сбои. Этот паттерн сложно анализировать, поскольку он может возникать в самых разных ситуациях. Это сигнал к тому, чтобы начать задавать дополнительные вопросы о том, что вызывает скопления, и подумать, хорошо это или плохо.
Решение: Подробно изучите свой процесс, чтобы найти первопричину возникновения кластера. Это может быть внутренняя или внешняя политика, всплески сверхурочной работы, выход члена команды из строя или любое другое количество возможных причин. Такая диаграмма рассеяния времени цикла является предупреждающим знаком, чтобы внимательно изучить свой процесс и как можно скорее задать правильные вопросы. Мы рекомендуем провести мозговой штурм потенциальных источников кластеров с членами вашей команды.
3. Разрывы
Значение: Пробелы на диаграмме рассеяния указывают на то, что за данный период времени не было выполнено ни одной задачи. Государственные праздники, отпуска могут быть причинами разрывов. Такой рисунок диаграммы распределения времени цикла характерен для команд, которые выпускают работу не непрерывно, а спринтами. На диаграмме кумулятивных потоков эквивалентной картиной являются участки с плоскими линиями.
Решение: Команды, работающие по спринтам, будут видеть этот паттерн постоянно, однако вам следует обратить внимание на необычно длинные промежутки. Сначала проверьте, не вызван ли этот паттерн какими-либо внешними факторами (праздники и т.д.). Если вы можете исключить эти факторы, значит, что-то заставляет прогресс замедляться или полностью останавливаться — внимательно изучите процессы вверх и вниз по течению на предмет блокировки.
4. Высокая изменчивость
Значение: Высокая изменчивость времени цикла указывает на высокую изменчивость процесса. Это плохая новость для вашей команды — это означает менее точные прогнозы и плохую предсказуемость.
Решение: Работайте над поиском решений, чтобы сделать ваш процесс более предсказуемым. Нарушаете ли вы предположения закона Литтла? Не препятствует ли блокировка одному из этапов? Игнорируют ли команды свои лимиты WIP? Используйте собрания для мозгового штурма причин изменчивости вашего процесса вместе с командой и заинтересованными сторонами. Будьте осторожны с задачами, которые просто пересекают процентную линию — чем выше время цикла, тем больше вероятность задержки и нарушения соглашений об уровне обслуживания.
5. Экстремальные выбросы
Значение: Большинство ваших точек сгруппированы предсказуемо, но некоторые из них выбиваются из общего ряда. На выполнение некоторых задач уходит больше времени — гораздо больше — чем на другие. Это часто забытые или игнорируемые задачи в процессе работы.
Решение: Найдите и устраните (если возможно) причины этих задержек. Ищите препятствия и обращайте внимание на внешние блокирующие факторы, чтобы выяснить, можно ли их устранить. Чтобы избежать забывания или простаивания задач, подумайте о внедрении правил, по которым задачи будут сворачиваться, если они проходят определенные процентильные линии. Экстремальные отклонения также могут быть задачами, которые были задержаны искусственно, оплачивая долг потока за более короткое время цикла других рабочих элементов.
Еще больше про аналитику и метрики в нашем новом курсе онлайн-тренажёре
“Flow Metrics: управление потоковым производством на основе данных”.
Ознакомиться с программой курса можно по ссылке или нажав на баннер ниже. Там же вы можете запросить демо-доступ к курсу и получить промокод на покупку курса со скидкой.
В этом уроке мы рассмотрим, как построить график рассеивания в Matplotlib.
Импортировать данные
Мы будем использовать набор данных Ames Housing и визуализировать корреляции между объектами из него.
Давайте импортируем Pandas и загрузим набор данных:
Постройте диаграмму рассеивания в Matplotlib
Теперь, когда набор данных загружен, давайте импортируем Matplotlib, определимся с функциями, которые мы хотим визуализировать, и построим диаграмму рассеивания:
Мы также установили метки x и y, чтобы указать, что представляют собой переменные. Между этими двумя переменными существует явная положительная корреляция. Чем больше площадь над землей, тем выше была цена дома.
Есть несколько отклонений, но подавляющее большинство следует этой гипотезе.
Построение графиков множественного разброса в Matplotlib
Хотя существуют 2D-графики, которые визуализируют корреляции между более чем двумя переменными, некоторые из них не совсем подходят для начинающих.
Давайте посмотрим, как это сделать:
Здесь мы вызвали функцию scatter() для каждого из них, снабдив их метками. Выполнение этого кода приводит к:
Построение трехмерной диаграммы рассеяния в Matplotlib
Если вы не хотите визуализировать это в двух отдельных подзаголовках, вы можете построить корреляцию между этими переменными в 3D. Matplotlib имеет встроенную функцию трехмерного построения графиков, так что сделать это очень просто.
Давайте продолжим и импортируем объект Axes3D и построим диаграмму рассеяния для трех предыдущих функций:
Запуск этого кода приводит к интерактивной трехмерной визуализации, которую мы можем панорамировать и исследовать в трехмерном пространстве:
Настройка точечной диаграммы в Matplotlib
Выполнение этого кода приведет к:
Вывод
В этом руководстве мы рассмотрели несколько способов построения графика рассеяния с использованием Matplotlib и Python