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可视化

> 拍摄者 Jenna Lee 上传于 Unsplash

数据可视化是数据科学家最重要的任务之一。在有的时候，一图可以胜千言。除此之外，可视化还可以帮助你指出你的数据中包含的各种有趣的特征，例如峰值、异常值、分组、趋势等等，这可以帮助你更好的了解你的数据。

在这五节课当中，你将接触到来源于大自然的数据，并使用各种不同的技术来完成有趣且漂亮的可视化。

主题

1. 可视化数据
2. 可视化数据分布
3. 可视化数据占比
4. 可视化数据间的关系
5. 做有意义的可视化

致谢

这些可视化课程是由 Jen Looper 用 🌸 编写的

🍯 US Honey Production 所使用的数据来自 Jessica Li 在 Kaggle 上的项目。事实上，该 数据集 来自 美国农业部。

🍄 mushrooms 所使用的数据集也是来自于 Kaggle，该数据集经历过 Hatteras Dunton 的一些小修订. 该数据集包括对与姬松茸和环柄菇属中 23 种金针菇相对应的假设样本的描述。蘑菇取自于奥杜邦协会北美蘑菇野外指南 (1981)。该数据集于 1987 年捐赠给了 UCI ML 27 （机器学习数据集仓库）

🦆 Minnesota Birds 的数据也来自于 Kaggle，是由 Hannah Collins 从 Wikipedia 中获取的。

以上这些数据集都遵循 CC0: Creative Commons 条款。