Một số phương pháp visualize dữ liệu
Có nhiều cách để visualize một tập dữ liệu
để hiểu rõ hơn về tính chất, mô hình và mối quan hệ trong dữ liệu. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để visualize dữ liệu:
-
Biểu đồ đánh giá (Scatter plots): Sử dụng để hiển thị sự phân tán của các điểm dữ liệu trong không gian hai hoặc ba chiều. Thường được sử dụng để xem mối quan hệ giữa hai biến.
-
Biểu đồ đường (Line charts): Sử dụng để theo dõi sự thay đổi của một biến theo thời gian hoặc một biến khác.
-
Biểu đồ cột (Bar charts): Dùng để so sánh giá trị của các biến hoặc nhóm trong dữ liệu.
-
Biểu đồ hình bánh (Pie charts): Sử dụng để thể hiện cấu trúc phần trăm của một tập hợp dữ liệu.
-
Biểu đồ hộp (Box plots): Dùng để hiển thị thông tin về phân phối của dữ liệu bao gồm giá trị trung vị, khoảng biến thiên và các giá trị ngoại lai.
-
Sơ đồ tương quan (Correlation matrix): Biểu diễn các hệ số tương quan giữa các cặp biến để xác định mức độ tương quan và hướng của mối quan hệ.
-
Bản đồ nhiệt (Heatmaps): Biểu diễn dữ liệu dưới dạng ma trận bằng cách sử dụng màu sắc để hiển thị giá trị của từng ô.
-
Sơ đồ mạng (Network graphs): Sử dụng để hiển thị mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu dưới dạng mạng hoặc đồ thị.
-
Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA): Dùng để giảm chiều dữ liệu và biểu diễn dữ liệu trong không gian mới với các thành phần chính.
-
Sơ đồ phân cụm (Cluster plots): Sử dụng khi bạn muốn phân loại dữ liệu thành các nhóm dựa trên một số đặc điểm chung.
-
Sơ đồ t-SNE: Giúp biểu diễn dữ liệu cao chiều xuống một không gian hai hoặc ba chiều để tìm kiếm mẫu ẩn và cụm dữ liệu.
-
Sơ đồ phân phối (Distribution plots): Bao gồm các biểu đồ như histogram, kernel density estimation (KDE) để hiển thị phân phối của dữ liệu.
-
Biểu đồ thời gian thực (Real-time charts): Dùng để theo dõi sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian thực.
Chọn phương pháp visualize phụ thuộc vào loại dữ liệu, mục tiêu của bạn và câu hỏi cụ thể bạn muốn trả lời từ dữ liệu.
Tài liệu tham khảo
Internet
Hết.
