4.5.5 散布図でのデータのビジュアル化
散布図は、データ・セット内の2つの数値変数間の関係を表します。これは、2次元平面上のデータ・ポイントを表し、ある変数が別の変数によってどの程度影響を受けるかを示します。独立変数がX軸にプロットされ、従属変数がY軸にプロットされます。各グループが個別の色と形状を持つように、1つ以上のグループ化変数別に点を表示できます。
このチャートを使用する場面: ペアの数値データがあり、相関および傾向(線形および非線形の関係)の識別、外れ値の検出、データ分布の理解、データのグループ化またはクラスタの識別など、特定のシナリオで関連する変数間の関係を判別する場合は、散布図を使用します。散布図は、各データセットの値が異なるグループとして表される複数のデータセットを比較する場合にも役立ちます。散布図は、プロットによる回帰モデルの評価にも役立ちます(実際値と予測値など)。
データセット:
CUSTOMER_INSURANCE_LTV。この例では、サンプル・テンプレート・ノートブックOML-Run-me-firstを使用します。
散布図でデータをビジュアル化するには:
- OML-Run-Me-Firstノートブックで、
CUSTOMER_INSURANCE_LTVを表示したパラグラフに移動します。散布図アイコンをクリックします。デフォルトの散布図が表示されます。これを次のステップでカスタマイズします。図4-27 散布図アイコンが強調表示されたツールバー
- 「カスタマイズ」:をクリックします:
- ビジュアライゼーション: デフォルト設定のままにします。
- 説明: 「タイトル」に「
Scatter plot to show the correlation between income and mortgage amount.」と入力します
図4-28 散布図
これで、データを散布図でビジュアル化するタスクは完了です。この散布図は、所得範囲50kから80kで所得と住宅ローン金額に強い相関関係があることを示しています。