Đang tải... (xem toàn văn)
Data visualization trực quan hóa dữ liệu slide cua mot mon trong do co he luat dan cuat dh cong ngeh thong tinThis section is largely based on Sowa’s Conceptual Structures;Sussman and Abelsons’s SICP, Suppe’s Introduction to Logic, Parteeet al’s Mathematical Methods in Linguistics, Cruse’s LexicalSemantics and Thinking about Android Epistemology.
Nhận Dạng Data Visualization Họ tên : Nguyễn Trọng Ngô Việt Du MSSV :12520565 GVHD : GV Đổ Văn Tiến Lớp :CS338.K21 Data Visualization Khái Niệm : trực quan hóa Mục đích :biến nguồn liệu qua Data Visualization để người xem, người đọc dễ nhận biết Sử dụng :Data Visualization thường sử dụng sau có kết phân tích từ liệu 1/Dữ Liệu Data Visualization Dữ liệu định tính (Qualitative Data) Dữ liệu định tính phản ánh tính chất, hay loại hình, khơng có biểu trực tiếp số Dữ liệu định lượng (Quantitative Data) biểu trực tiếp số Dữ liệu định tính (Qualitative Data) (Bar chart/ Column chart), biểu đồ tròn (Pie chart), biểu đồ Parento Ví Dụ: Dữ liệu định tính (Qualitative Data) Dữ liệu định lượng (Quantitative Data) Trường hợp liệu định lượng biểu đồ thân Ví Dụ: độ tuổi 30 sinh viên học trường 28 22 25 21 26 24 23 30 31 33 19 20 22 27 30 19 28 31 22 27 37 35 22 19 22 23 26 28 25 36 Dữ liệu định lượng (Quantitative Data) Trường hợp liệu định lượng thu thập nhiều Histogram ,Frequency Polygon, Dot Plot - Với h trị số khoảng cách tổ/nhóm - Xmax giá trị lớn - Xmin giá trị nhỏ - K số tổ K = (2 x n) x 1/3, với n tổng số quan sát Dữ liệu định lượng (Quantitative Data) VD: suất lúa 50 hộ dân (tạ/ha) K = (2 x 50) x 1/3 = 4.64 Khoảng cách xấp xỉ h = (54 – 30) / = 4.8 xấp xỉ tổ Dữ liệu định lượng (Quantitative Data) Những dạng biểu đồ, đồ thị khác Data Visualization Comparison: muốn biết đối tượng Composition: muốn biết cụ thể thành phần cấu tạo thành phần chiếm tỷ lệ Distribution: muốn xem xét phân phối liệu, mức độ phân tán, mức độ tập trung liệu hay xác định điểm bất thường, giá trị ngoại lệ liệu Trend: muốn tìm hiểu xu hướng biến động đối tượng Relationship/Correlation: muốn tìm hiểu mối liên hệ, tương quan hay nhiều đối tượng Bar/ Column chart (biểu đồ cột) •So sánh giá trị đối tượng •So sánh đối tượng khác theo thời gian •So sánh thành phần khác loại có nhóm, tập hợp •Biểu đồ cột đứng khơng có q nhiều đối tượng để so sánh •Biểu đồ cột ngang sử dụng nhãn, tên đối tượng dài, hay số đối tượng so sánh nhiều (nhiều 10) Line Graph (Biểu đồ đường) •Muốn tìm hiểu xu hướng tăng giảm, mức độ biến động của liệu •So sánh, tìm hiểu mức độ liên hệ giữa đối tượng khác tập liệu khác Pie chart, Stacked Column/ Bar chart Mục đích sử dụng để tìm thành phần chiếm tỷ lệ cao nhất, é hay so sánh thành phần với Scatter plot Scatter plot hiển thị mối quan hệ hai biến định lượng khác thể xu hướng phân phối liệu, ngồi cịn tìm giá trị ngoại lệ, kiểm tra tính tương đồng liệu Cảm ơn bạn lắng nghe ... từ liệu 1 /Dữ Liệu Data Visualization Dữ liệu định tính (Qualitative Data) Dữ liệu định tính phản ánh tính chất, hay loại hình, khơng có biểu trực tiếp số Dữ liệu định lượng (Quantitative Data) .. .Data Visualization Khái Niệm : trực quan hóa Mục đích :biến nguồn liệu qua Data Visualization để người xem, người đọc dễ nhận biết Sử dụng :Data Visualization thường sử... biểu trực tiếp số Dữ liệu định tính (Qualitative Data) (Bar chart/ Column chart), biểu đồ trịn (Pie chart), biểu đồ Parento Ví Dụ: Dữ liệu định tính (Qualitative Data) Dữ liệu định lượng (Quantitative