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202xpython數(shù)據(jù)可視化plotly實戰(zhàn)演講人202x-11-111自我介紹&課程大綱2plotly介紹與安裝logo3plotly圖第一個可視化程序通過python繪制第一個plotly的程序4plotly可視化數(shù)據(jù)介紹（課程代碼和數(shù)據(jù)）本案例使用的數(shù)據(jù)介紹：泰坦尼克號數(shù)據(jù)、鳶尾花數(shù)據(jù)、航班數(shù)據(jù)、金融類數(shù)據(jù)。通過這些實際數(shù)據(jù)分析，可以快速讓大家掌握plotly在實際工作中是如何進行數(shù)據(jù)分析的。5案例1:plotly泰坦尼克號直方圖在分析數(shù)據(jù)的時候，我們可能需要了解一個變量數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。那么這種情況，我們需要直方圖來告訴一種變量是如何分布的。6案例2:plotly泰坦尼克號柱狀圖7案例3:plotly泰坦尼克號分組柱狀圖我們希望不同的sex下不同的倉位等級對應(yīng)的幸存下來的人數(shù)是如何的logo8案例4:plotly鳶尾花散點圖主要用于分析數(shù)據(jù)中集中分布情況9案例5:plotly航班數(shù)據(jù)折線圖主要分析數(shù)據(jù)的一些變化趨勢，我們這里分析一下航班數(shù)據(jù)乘客信息。查看每年每月乘客數(shù)的變化情況。logo10案例6:plotly泰坦尼克號餅狀圖主要分析不同類別對應(yīng)的數(shù)據(jù)占比情況11案例7:plotly泰坦尼克號箱線圖是一種在數(shù)據(jù)分析的時候，找出數(shù)據(jù)的異常點或者離群點是非常有用的。它主要顯示一組數(shù)據(jù)的最大數(shù)值，最小數(shù)值，中位數(shù)值，上下四分位數(shù)數(shù)值。都可以通過我們這種圖表顯示處理。尤其在機器學習當中我們特征工程處理的時候，找出數(shù)據(jù)分布是非常有幫助的。12案例8:plotly航班數(shù)據(jù)熱力圖機器學習中特征工程，分析目標變量和其他變量的關(guān)系，通過heatmap來處理logo13案例9:plotly金融數(shù)據(jù)時間序列

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