Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python

Il colore è uno strumento potente per codificare valori nelle visualizzazioni dei dati. Tuttavia, a questo potere si accompagna un rischio. In questo capitolo parliamo di come scegliere una palette di colori appropriata per la tua visualizzazione in base al tipo di dati mostrati.

L’incertezza è ovunque nella data science, ma spesso viene esclusa dalle visualizzazioni, proprio dove invece andrebbe inclusa. Qui rivediamo cos’è un intervallo di confidenza e come visualizzarlo sia per stime puntuali sia per funzioni continue. Inoltre, discutiamo la tecnica del bootstrap (ricampionamento) per valutare l’incertezza e come rappresentarla correttamente.

Spesso la visualizzazione viene insegnata in modo isolato, con le buone pratiche trattate solo in termini generali. In realtà, dovrai adattare le regole a scenari diversi. Dalle esplorazioni disordinate alle rifiniture delle dimensioni dei font del tuo prodotto finale: in questo capitolo vediamo come ottimizzare le visualizzazioni in ogni fase del flusso di lavoro di Data Science.