Anda sedang membuat visualisas scatter plot untuk hubungan antara dua variabel dalam dataset menggunakan Maiplotub. Variabe X adalah tahun, dan variabel Yadalah total penjualan. Namun, karena banyak data yang sangat besar, scatter plot tampak terlalu padat dan sulit untuk diinterpretasikan. Apa pendekatan paling tepat untuk membuat visualisasi lebih jelas dan informatif dalam kasus ini? Menggunakan fungsi .annotatel diMatplotib untuk menambahkan label pada setiap trik scatter plot Menggantiscatter plot dengan histogram untuk menunjukkan distribusi data penjualan. Menggantiscatter plot dengan heatmap untuk menampikan korelasianter tahun dan penjualan. Mengunakan logurithmic sealing pada sumbu Yuntukmeredam dampakdariniaiyang sangat besar.

Question

Pertanyaan

Anda sedang membuat visualisas scatter plot untuk hubungan antara dua variabel dalam dataset menggunakan Maiplotub. Variabe X adalah tahun, dan variabel Yadalah total penjualan. Namun, karena banyak data yang sangat besar, scatter plot tampak terlalu padat dan sulit untuk diinterpretasikan. Apa pendekatan paling tepat untuk membuat visualisasi lebih jelas dan informatif dalam kasus ini? Menggunakan fungsi .annotatel diMatplotib untuk menambahkan label pada setiap trik scatter plot Menggantiscatter plot dengan histogram untuk menunjukkan distribusi data penjualan. Menggantiscatter plot dengan heatmap untuk menampikan korelasianter tahun dan penjualan. Mengunakan logurithmic sealing pada sumbu Yuntukmeredam dampakdariniaiyang sangat besar.

Tampilkan lebih banyak

Answer 1

**

Mengganti scatter plot dengan heatmap untuk menampilkan korelasi antara tahun dan penjualan.

Heatmap akan memberikan visualisasi yang lebih jelas dan informatif dalam kasus data yang sangat besar.

Answer 2

Dalam kasus ini, scatter plot tampak terlalu padat karena banyak data yang sangat besar, sehingga sulit untuk diinterpretasikan. Berikut adalah analisis dari setiap pilihan:

1. Menggunakan fungsi annotate! di Matplotlib untuk menambahkan label pada setiap titik scatter plot:
- Menambahkan label pada setiap titik dapat membantu, tetapi ini tidak akan mengatasi masalah padatnya scatter plot.

2. Mengganti scatter plot dengan histogram untuk menunjukkan distribusi data penjualan:
- Histogram adalah alat yang baik untuk menunjukkan distribusi data, tetapi tidak menunjukkan hubungan antara tahun dan penjualan.

3. Mengganti scatter plot dengan heatmap untuk menampilkan korelasi antara tahun dan penjualan:
- Heatmap adalah cara yang efektif untuk menampilkan korelasi, terutama ketika data sangat besar. Ini akan memberikan visualisasi yang lebih jelas tentang pola korelasi.

4. Menggunakan logarithmic scaling pada sumbu Y untuk meredam dampak dari nilai yang sangat besar:
- Logarithmic scaling dapat membantu meredam dampak dari nilai yang sangat besar, tetapi ini tidak sepenuhnya mengatasi masalah padatnya scatter plot.

Pertanyaan

Jawaban

Penjelasan

Pertanyaan Panas lebih