Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn

In diesem Kapitel erstellst du Diagramme und passt sie nach Bedarf an, um Beziehungen zwischen zwei quantitativen Variablen zu visualisieren. Du nutzt Streudiagramme und Liniendiagramme, um herauszufinden, wie sich die Luftverschmutzung in einer Stadt im Laufe des Tages verändert und welcher Zusammenhang zwischen der PS-Zahl und der Kraftstoffeffizienz von Autos besteht. Außerdem lernst du einen weiteren Vorteil von Seaborn kennen, nämlich die Möglichkeit, mehrere Unterdiagramme innerhalb einer einzigen Abbildung zu erstellen.

Kategoriale Variablen gibt es in fast jedem Datensatz – besonders häufig tauchen sie aber in Umfragedaten auf. In diesem Kapitel lernst du, wie du für solche kategorialen Variablen geeignete Kasten-, Balken-, Zähl- und Punktdiagramme erstellst und anpasst. Dazu nutzt du Daten aus Umfragen unter jungen Menschen zu ihren Interessen, unter Studierenden zu ihren Lerngewohnheiten und unter erwachsenen Männern zu ihren Einstellungen in Sachen Maskulinität.

In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du aussagekräftige Titel und Achsenbeschriftungen zu Diagrammen hinzufügst, denn das sind einige der wichtigsten Elemente jeder Datenvisualisierung! Außerdem erfährst du, wie du den Stil der Visualisierungen anpassen kannst, damit die Zielgruppe die wichtigsten Erkenntnisse schneller erfasst. Zum Schluss kombinierst du verschiedene Optionen, die du in diesem Kurs kennengelernt hast, in einigen finalen Übungen.