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kaggleのkernelから学ぶこんな可視化備忘録 - Qiita
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自分が分析レポートを作るときに、機械学習や統計の知識がない人にもわかりやすいレポートを心がけるの... 自分が分析レポートを作るときに、機械学習や統計の知識がない人にもわかりやすいレポートを心がけるの備忘録。 A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 常に分析を始める前にdescribe()で綺麗にきちんとデータの情報を把握してから分析するようにしたい カテゴリカルな変数と目的変数もきちんと相関出してる。真似したい! このカーネル、とにかく可視化が綺麗!コードは引用元見てください! カテゴリカルな説明変数と目的変数のヒストグラムと、連続値の箱ひげ図。箱ひげ図はこれよりもseaborn使った方が綺麗かもしれない。 同じ説明変数でも、分類ごとに目的変数との関係の棒グラフや折れ線グラフ 説明変数同士で分析しても面白いですね。真ん中のカテゴリカルな変数VS連続値の変数のグラフめちゃ綺麗 3つの要素をこんな風に盛り込むのも面白い 連続値VS連続