4.5 Oracle Machine Learning Notebooksでのデータのビジュアル化

Oracle Machine Learning Notebooksでは、豊富なデータのビジュアル化機能が提供されます。ビジュアライゼーションは、データセットのタイプによって異なります。

次のビジュアライゼーション・オプションを使用できます:

• 表でのデータのビジュアル化
  表では、行と列に情報またはデータが配置されます。Oracle Machine Learning Notebooksを使用すると、データベース表を作成したり、情報を表形式で表示したりできます。
• 棒グラフでのデータのビジュアル化
  棒グラフは、長方形の棒でデータをグラフィカルに表現したものです。棒の長さまたは高さ(水平方向または垂直方向に応じて)は、データセットの分布を表します。1つの軸はカテゴリを表し、もう1つの軸は値または数を表します。
• ファンネル・チャートでのデータのビジュアル化
  ファンネル・チャートは、各セグメントが徐々に狭まるじょうごの形状に似たグラフィカルな表現です。セグメントは垂直に配置され、階層を表します。ファンネル・チャート内では、各セグメントは順次プロセスのステップまたはステージに対応します。
• ピラミッド・チャートでのデータのビジュアル化
  ピラミッド・チャートでは、三角形の独特な構成でデータが表され、水平方向でセグメント化されたパーティションがあります。ピラミッド・チャートの各セグメントは、ポイントまたはステップを昇順または降順に表します。
• 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。
• 折れ線グラフでのデータのビジュアル化
  折れ線グラフは、直線で接続されたデータ・ポイントを表示するために使用されるグラフィカルな表現です。
• 面グラフでのデータのビジュアル化
  面グラフでは、線を使用してデータ・ポイントが接続され、これらの線とX軸の間の領域が塗りつぶされます。各データ系列が、個別の影付きの領域の形成に寄与します。これにより、全体的な傾向への寄与が強調されます。データ・ポイントが変動すると、影付きの領域が拡大または縮小します。
• 円グラフでのデータのビジュアル化
  円グラフは、データを円形でグラフィカルに表現したもので、円の各スライスは全体に対する比例部分の割合を表します。
• ボックス・プロットでのデータのビジュアル化
  ボックス・プロットでは、数値データのデータ分布の概要が提供されます。データセットの対称性、歪度、差異および外れ値に関する一般的な情報を提供します。ボックス・プロットでは、ボックスと線を使用してデータ分布を表します。