📊 Урок 4.3. Разведочный анализ данных в Orange, часть 2 | Scatter plot, jittering и цвет

📊 Урок 4.3 курса «Анализ данных в век ИИ» Продолжаем разведочный анализ данных в Orange. В первой части мы открыли таблицу, посмотрели распределения и сводную статистику. Теперь заставим точки заговорить. В этом видео: 🔵 строим двумерные диаграммы рассеивания; 🔍 ищем направление связи, группы и выбросы; 👥 разбираемся, почему несколько наблюдений могут скрываться под одной точкой; ✨ используем jittering, чтобы немного раздвинуть наложившиеся точки; 🌈 добавляем третью переменную с помощью цвета; 🧊 создаём полезное псевдо-3D без специальных очков и головокружения; 📊 учимся читать плотные облака из тысяч наблюдений; ⚠️ обсуждаем, почему красивый график ещё не доказывает причинность. Scatter plot показывает не только «есть связь или нет». По форме облака можно заметить нелинейность, отдельные группы, странные наблюдения и участки с разной плотностью. Но будьте осторожны: jittering немного сдвигает точки только на рисунке. Исходные данные остаются на месте. Мы просто просим наблюдения перестать толкаться у входа. 😄 💬 Вопрос для дискуссии Как лучше показать третью переменную на плоском графике: цветом, размером или формой точки? Для какой задачи вы выбрали бы каждый вариант? ❤️ Лекции и основные материалы остаются бесплатными. Поддержать новые курсы и образовательные проекты: https://patreon.com/IgorKleiner