Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette vidéo, nous explorons l'utilisation des nuages de points pour vérifier la tendance entre différentes variables de ventes via notre super store. Un nuage de points (scatterplot) permet de visualiser des corrélations potentielles entre les données d'une manière graphique, intuitive et accessible, contrairement aux méthodes statistiques traditionnelles.
Nous détaillons comment utiliser la fonction px.scatter
pour générer ces nuages, en ajustant l'axe des abscisses et des ordonnées, ainsi que d'autres paramètres comme le titre du diagramme. Nous montrons aussi comment enrichir nos visualisations en ajoutant des dimensions supplémentaires, comme la taille des points pour représenter la quantité de produits vendus, ou des couleurs pour différencier les régions géographiques.
Ce tutoriel met également en lumière certains aspects cruciaux de l'analyse de données, tels que l'identification des points aberrants, ou outliers, et explore comment ajouter des informations contextuelles au survol des points grâce au paramètre hover_data
. À travers des exemples concrets, vous apprendrez à repérer des tendances, identifier des comportements et détecter des données aberrantes dans vos analyses de ventes.
Objectifs de cette leçon
À l'issue de cette vidéo, vous serez capable de :
- Créer et personnaliser des nuages de points pour analyser des ventes.
- Identifier des corrélations entre diverses variables de ventes et de profits.
- Ajouter des dimensions supplémentaires et des informations contextuelles aux visualisations.
Prérequis pour cette leçon
Pour suivre cette vidéo, il est recommandé d'avoir des connaissances de base en Python et en visualisation de données avec des librairies comme Plotly.
Métiers concernés
Les compétences développées dans cette vidéo sont particulièrement utiles pour les métiers suivants :
- Analyste de données
- Scientifique des données
- Consultant en BI (Business Intelligence)
Alternatives et ressources
En plus de Plotly, vous pourriez utiliser des solutions telles que Matplotlib, Seaborn ou ggplot2 pour créer des nuages de points.