Wyobraźmy sobie dyskretny zbiór danych (x,y), składający się z wielu setek punktów. Staramy się znaleźć jakąś korelację między punktami. Do analizy zbioru weźmiemy arkusz kalkulacyjny Excel i przedstawimy wyniki w postaci graficznej. Excel oferuje wiele sposobów graficznego przedstawienia zbioru danych dyskretnych. Zobaczmy trzy dość przypadkowo wybrane wizualizacje naszego zbioru danych:
Let imagine a discrete set of a data (x,y) which consists of many hundreds of points. We try to find any correlation between these points. We can use a spreadsheet like " MS Excel". Let's see three quite randomly selected visualizations of our data set:
Let imagine a discrete set of a data (x,y) which consists of many hundreds of points. We try to find any correlation between these points. We can use a spreadsheet like " MS Excel". Let's see three quite randomly selected visualizations of our data set:
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh-HSpfa3p5P-stG3Y3fglKyAPzd6bWOR9ZQ-fm977naUXQqCazFFC3N0gYv2IhiOUgTtYsTQOV4fPbNfvYBn_v4E3SKo_N-ev8hazuvYX-1s8_M5dMRWfy62zujmWE4ijwhAtXzsNkk9Yb/s320/Clipboard02.jpg)
Właściwie nie wiadomo o co chodzi. Jednak wystarczy dobrać właściwy sposób obrazowania, aby natychmiast zrozumieć, co przedstawia ten zbiór:
Actually nobody knows what's going on. However, simply choose the appropriate imaging method to immediately understand, what is shown in this collection:
Actually nobody knows what's going on. However, simply choose the appropriate imaging method to immediately understand, what is shown in this collection:
Po prostu chemia :) Simply "Chemistry" :)
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz