Uru:
- Ikike ịhọrọ ụdị chaatị kwesịrị ekwesị maka ozi ịchọrọ inye (ntụnyere, omume, nkesa, mmekọrịta)
- Ikike ịzere eserese na data sitere na ọgụgụ isi mmadụ mebere site n'ịhụ na ọnụọgụ ọ bụla n'okpuru eserese ahụ sitere na ezigbo data nke ya.
- Ikike ijikwa atụmatụ na-eduhie eduhie dị ka axis gbajiri agbaji na ọnụ ọgụgụ na-ezighi ezi ma mepụta ihe ọhụụ nwere ike ịnweta, nke na-akwụwa aka ọtọ.
N'agbanyeghị otú nchọpụta nyocha siri sie ike, ọ baghị uru ọ gwụla ma aghọtaghị ya. Nhụta data bụ nka nke ịwụsa data ọnụọgụ na categorical n'ime eserese, tebụl, na eserese ka onye na-agụ wee nwee ike ịhụ ụkpụrụ ahụ na nlele. Otu eserese dị mma na-ebelata ọtụtụ puku ahịrị data n'ime otu ozi; Chaatị na-adịghị mma nwere ike ime ka ọbụna data ziri ezi yie ihe na-eduhie eduhie. Na nkeji a, ị ga-amụta ka esi eji AI ịhọrọ ụdị eserese ziri ezi, koodu nhụta anya, hazie tebụl, wee gosipụta nchoputa n'eziokwu.
Ọrụ AI na ịhụ anya bụ okpukpu abụọ. Nke mbụ bụ nyocha: "Olee eserese dabara adaba maka data a?" zaa ajụjụ ahụ nke ọma; dị ka eserese mmanya maka ntụnyere nke edemede abụọ, eserese ahịrị maka mgbanwe ka oge na-aga, na - ọ bụrụ na ejiri nlezianya mee ya - eserese achịcha maka akụkụ nke dum. Nke abụọ bụ koodu ọgbọ: idepụta koodu eserese maka ngwaọrụ dị ka R (ggplot2) ma ọ bụ Python (matplotlib, seaborn). Ma kpachara anya: ọnụọgụ ndị dị n'okpuru eserese nke AI na-emepụta ga-esite na data gị n'ezie; Eserese mara mma nke AI na-ewepụta na "data nlele" abụghị nchọpụta gị. Tụkwasị na nke ahụ, AI nwere ike n'amaghị ama na-atụ aro eserese na-eduhie eduhie (axis dashed, misproportionate scale); Nyochaa iguzosi ike n'ezi ihe bụ nke gị.
Nzọụkwụ site nzọụkwụ: site na data gaa na chaatị eziokwu
1. Chọpụta ozi. Chaatị ọ bụla kwesịrị ịza otu ajụjụ: "Gịnị ka m chọrọ igosi?" Ntụnyere, omume, nkesa, mmekọrịta? Enweghị ike ịhọrọ ụdị eserese ahụ ruo mgbe ozi doro anya.
2. Họrọ ụdị chaatị ziri ezi. Ụdị dịgasị iche dabere na ozi ahụ. AI na-enye aro ndị nwere echiche maka ajụjụ a "Achọrọ m iji ozi a gosi data a, kedu eserese?"
3. Tinye iwu iguzosi ike n'ezi ihe. Axis kwesịrị ịmalite site na efu, ọ̀tụ̀tụ̀ ọ̀tụ̀tụ̀ ya hà nhata, agba ọ̀ na-eduhie eduhie? AI na-enyere gị aka ịlele ma eserese ọ na-eduhie eduhie.
4. Draft koodu ma jiri data gị mee ya. Ka AI dee koodu eserese; Gbaa ya na ezigbo data nke gị wee lelee nsonaazụ ya.
5. Mee ka ọ nweta ya. Palettes enyi na enyi na-agba agba, akara doro anya, aha enwere ike ịgụ. AI na-atụ aro ndozi ndị a.
NDỤMỌDỤ: Ụzọ dị mfe iji nwalee ịkwụwa aka ọtọ nke chaatị: "Olee otú onye nwere nzube ọjọọ ga-esi mee ka chaatị a duhie?" bụ ịjụ. Akwụsị y-ahịhịa na-eme ka obere ihe dị iche yie nnukwu; Oge ahọpụtara nwere ike weghachi omume. Mee AI nyochaa ọnyà ndị a.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - axis na-eduhie eduhie emeziri. N'otu akụkọ, ọdịiche dị n'etiti ìgwè abụọ ahụ (51% vs. 54%) dị ka "nnukwu ọdịiche" na eserese na y-axis na-amalite na 50. Mgbe AI na-atụ aro na axis na-amalite site na efu, ọdịiche ahụ belatara na nha ya n'ezie, obere ihe dị iche. Chaatị ahụ ghọrọ eziokwu.
Ikpe 2 - Ezi ụdị echekwara oge. Otu onye nyocha nwere data ọnụego nsonye afọ 5 mana ọ na-eji eserese achịcha; Usoro ahụ apụtaghị. YZ tụpụtara " chaatị ahịrị maka mgbanwe ka oge na-aga" na ggplot2 depụtara koodu ahụ. Ọdịnihu nke ọdịda ahụ bịara na mberede nwere nghọta.
Ikpe 3 - ọnyà data adịgboroja. Mgbe onye ọrụ jụrụ AI maka "graph of social media ojiji nke ndị na-eto eto", AI wepụtara eserese mara mma nwere nọmba emebere. Onye ọrụ fọrọ nke nta ka ọ tinye ya na akụkọ ahụ; Mgbe ahụ, ọ ghọtara na ọnụ ọgụgụ ndị a abụghị data ya, kama ọ bụ ihe mepụtara AI. Eji ezigbo data megharịa eserese ahụ.
Ndebiri anọ enwere ike iṅomi
1) Nhọrọ ụdị chaatị:
Achọrọ m igosi data ndị a: [nkọwa data]. Ozi m chọrọ inye: [atụnyere/trend/nkesa/mmekọrịta]. Tụnye ụdị eserese 2 kacha kwesị ekwesị maka ozi a, yana izi ezi. Gwa m ihe mere m ga-eji zere ihe ndị nwere ike iduhie eduhie (dịka achicha nwere ọtụtụ mpekere).
2) Koodu nlegharị anya (M ga-eji data nke m mee ya):
Chepụta koodu [ụdị atụmatụ] maka [R ggplot2 / Python matplotlib]. Ọdịiche m: [x], [y], [otu]. Jiri nkọwa dee koodu ahụ, malite anyụike site na ọkọ, jiri palette agba nwere ike ịnweta, tinye aha na akara na Turkish. Ịme nọmba ihe atụ; M ga-ejikọta data m.
3) Nleba anya nke ọma:
M na-akọwa eserese ndị a: [graph]. Ọ nwere ike na-eduhie eduhie? Lelee: axis efu, ọ bụ nha nha nha, ahọpụtara oge etiti oge, agba na-emebiga ihe ókè otu, mmetụta 3D ọ na-agbagọ nghọta? Tụnye ndozi maka ihe egwu ọ bụla.
4) Tebụl edezi:
Tụgharịa nsonaazụ raw ndị a ka ọ bụrụ tebụl nsonaazụ dị ọcha, enwere ike ịgụ: [x] n'ahịrị, [y] na kọlụm, uru dị na sel, yana pasent ma ọ dị mkpa. Gbanye nọmba ngụkọ ahụ mgbe niile, gosi isi mmalite na ndetu ala ala peeji. Ọnụ ọgụgụ na-agbanwe; dị nnọọ dezie. Data: [ebe a]
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike:
Nye m eserese dị egwu na isiokwu a.
Ọchịchọ maka "ihe na-adọrọ mmasị" na-agba AI ume ma ọ bụ na-emepụta data ma ọ bụ ihe na-eduhie eduhie nke na-emebiga ihe ókè. Ịbụ ihe na-adọrọ adọrọ ekwesịghị ịbịa tupu ime ihe n'eziokwu.
Mgbasa ozi siri ike:
Achọrọ m koodu eserese mmanya nke m nwere ike iji data nke m na-agba ọsọ. Ozi m: iji gosi EZIOKWU ihe dị iche na ọnụego nsonye n'etiti otu anọ ahụ. Axis kwesịrị ịmalite site na efu, agba kwesịrị ịdị mma maka kpu ìsì agba, na ọdịiche ahụ ekwesịghị ikwubiga okwu ókè. [R/Python] Nye koodu, dabara nọmba. Mgbe ahụ kpọọ ihe egwu 3 ebe eserese a nwere ike ịghọ aghụghọ.
Ihe dị iche: ngwa ngwa nke abụọ gbadoro ụkwụ na ịkwụwa aka ọtọ, nnweta na ezigbo data.
Ụdị eserese site na ozi
Ozi
adabara eserese
A ga-ezere
Ntụnyere otu
mmanya chaatị
3D, achicha ọtụtụ iberibe
gbanwee ka oge na-aga
eserese ahịrị
achicha
nkesa
Histogram, igbe igbe
otu nkezi
Mmekọrịta mgbanwe abụọ
gbasasịa
mkpanaka
akụkụ nke dum
Achịcha mmanya/paụnd ekpokọtara
Otutu achicha achicha
Mmejọ ndị nkịtị
- Iji data AI mebere eserese eserese. Nọmba ọ bụla dị n'okpuru eserese ahụ ga-esi na data gị pụta.
- Na-emekọ ihe dị iche na axis a kwụsịrị. Ọ bụ ihe na-eduhie eme ka obere ihe dị iche yie nnukwu.
- Ịhọrọ ụdị na-adabaghị na ozi ahụ. Ọ dị ka iji achịcha na-egosiputa usoro oge.
- Na-echefu nnweta. Otu ndị kewapụrụ naanị site na agba na-ewepu onye na-agụ kpuru ìsì.
- Idebe “ihe na-akpali akpali” tupu “ịkwụwa aka ọtọ.” Ebumnuche nke ihe a na-ahụ anya abụghị nkwenye, kama nkwurịta okwu ziri ezi.
Na nchịkọta
Nhụta data bụ ụzọ isi gwa onye na-agụ ihe n'eziokwu na nke ọma. AI; Ọ bụ enyemaka siri ike n'ịtụnye ụdị chaatị ziri ezi, na-edepụta koodu nhụta anya, tebụl edezi, na ịlele maka atụmatụ na-eduhie eduhie. Mana ọnụọgụ ọ bụla dị na ala nke eserese ahụ ga-esite na data gị n'ezie; Eserese mara mma nke “sample data” AI mepụtara abụghị nchọta gị. Mee ka ozi ahụ doo anya, họrọ ụdị nke ziri ezi, mee ka axis na ọnụ ọgụgụ kwụ ọtọ, mee ka ọ nweta ya, ma ghara itinye "ihe na-adọrọ mmasị" tupu "eziokwu."
Ọrụ ngwa
Họrọ obere ihe ndekọ ma ọ bụ data ị nakọtara n'onwe gị. Họrọ ụdị dabara na ozi gị nke nwere ndebiri "Nhọrọ ụdị eserese". Site na ndebiri “koodu nlegharị anya”, were koodu sitere na AI wee mee ya na data nke gị (ọ nweghị ọnụọgụ nke AI mebere). Wepụta otu data ahụ site na iji axis gbajiri agbaji, tinye eserese abụọ ahụ n'akụkụ, ma gosi ka esi agbakọ ihe dị iche site na ndebiri "elele eziokwu.
ndetu
- [ ] A kọwaala m otu ozi nke chaatị ahụ na-achọ ibuga.
- [] Ahọọrọ m ụdị eserese kwesịrị ekwesị maka ozi ahụ na izi ezi.
- [] Eji m ezigbo nsonaazụ nke m mepụta eserese ahụ, ọ bụghị imepụta AI.
- [ ] M malitere axis na efu ma debe ọnụ ọgụgụ ya ka ọ hà nhata.
- [ ] M na-eji agba nwere ike ịnweta yana akara doro anya.