Практическое_задание_2. Визуализация многомерных данных. Введение в Matplotlib

• Название: Визуализация многомерных данных. Введение в Matplotlib
• Дата: 08.03.2023
• Размер: 1.05 Mb.
• Имя файла: Практическое_задание_2.docx
• Тип: Документы; #974604
• страница: 1 из 9

Е.С. Новикова


Визуализация многомерных данных. Введение в Matplotlib.

Практическое задание № 2

СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2023 г.

1. Цель и задачи практической работы

Цель: изучить и научиться использовать стандартные модели визуализации для исследования данных и научиться применять визуализацию для представле- ния результатов анализа. Кроме того, целью работы является освоение основных приемов работы с библиотекой визуализации данных Matplotlib.

Для достижение поставленной цели требуется решить следующие задачи:

• 
  загрузить набор данных, описанный в разделе 3;
  
• 
  выполнить анализ данных, руководствуясь следующими рекомендаци- ями.
  

Рекомендации

1. 
   Четко сформулируйте задачу анализа. Обычно аналитическая задача фор- мулируется в результате общения с заказчиком. При выполнении этой практической работы она сформулирована в разделе 3 «Исходные данные для выполнения практической работы» в виде перечня вопросов.
   
2. 
   Определите тип набора данных и типы атрибутов, представленных в нем. Для каждого параметра в зависимости его типа вычислите различные опи- сательные статистики (среднее, мода, медиана, среднеквадратичное от- клонение и т.д.). Для их визуализации используйте стандартные графики: линейные и столбчатые графики для визуализации параметров, а также некоторые специализированные, такие как violin plot, box plot и гисто- грамма для представления статистических данных.
   
3. 
   Выполните двумерный анализ данных: оцените корреляцию параметров. Используйте корреляционную матрицу для визуализации данных, также графики рассеивания для визуализации корреляции между выбранными параметрами. Обратите внимание, что вы можете оценить корреляцию как между атрибутами, так и целевым атрибутом.
   
4. 
   Подумайте, требуется ли выполнить преобразование данных для постав- ленной аналитической задачи.
   
5. 
   На основе выполненного анализа данных сформулируйте и обоснуйте от- веты на поставленные вопросы к набору данных (см. раздел 3 «Исходные данные для выполнения практической работы»).
   

В качестве отчета по практической работы должны быть представлены:

1. 
   Блокнот Python с выполненным анализом данных.
   
2. 
   Отчет с результатами анализа, структурированный по форме.
   

В разделе 4 приведен краткий конспект по теме «Анализ данных методами визуализации», в котором рассмотрены различные методики визуализации для выполнения анализа данных.

Для представления результатов в отчете необходимо использовать таблицу 3, представленную в разделе 6. Ее шаблон также приведен в Приложении 1.