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산업문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 격자 플롯과 오버레이 변수를 사용하여 다차원 데이터를 그래프로 표시하는 방법을 보여줍니다. 모바일 셀룰러 데이터.
1990년부터 2017년까지 인구 100명당 휴대전화 가입 데이터입니다. 데이터 세트에는 7개 지역과 4개 소득 그룹으로 그룹화된 217개 국가에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
격자 플롯은 각 그래프가 데이터의 하위 집합을 표시하는 그래프의 행렬입니다. 오버레이 플롯은 동일한 그래프 프레임에 플로팅된 다른 변수 또는 변수의 다른 범주가 있는 플롯입니다.
우리는 다양한 국가, 지역 및 소득 그룹에 걸쳐 시간이 지남에 따라 모바일 셀룰러 가입의 증가를 조사하는 데 관심이 있습니다.
시작하려면 다음을 사용합니다. 그래프 빌더 ~로부터 그래프 런 차트를 생성하는 메뉴입니다. 우리는 드래그 모바일(100명당) ~로 와이 구역 및 년도 ~로 엑스 존. 년도 범주형 변수로 코딩되므로 기본적으로 매년 상자 그림이 표시됩니다.
박스 플롯의 중심은 중앙값입니다. 따라서 시간이 지남에 따라 휴대폰 가입이 증가하고 있음을 알 수 있습니다.
박스 플롯의 높이 또는 길이를 확인하십시오. 이 데이터 세트에는 많은 변동성이 있습니다. 이것은 모든 지역 내의 모든 국가에 대한 데이터임을 기억하십시오. 시간 경과에 따른 전반적인 추세를 보려면 선 아이콘을 클릭합니다.
1990년대 초반에는 휴대폰이 거의 없었다는 것을 알 수 있습니다. 1990년대 후반부터 2012년경까지 급격한 증가가 있었고 그 이후에는 다소 안정되었습니다.
다른 지리적 영역에 대한 이 곡선을 보려면 다음을 사용합니다. 지역 오버레이 변수로. 이를 위해 드래그 지역 ~로 씌우다 존. 이제 다른 지역에 대한 별도의 곡선이 있습니다. 일부 지역이 다른 지역보다 먼저 휴대전화를 보유하고 있으며 2017년 100명당 휴대전화 수가 지역에 따라 다르다는 것을 알 수 있습니다.
또한 다양한 소득 그룹에 대한 데이터도 있습니다. 드래그할 때 소득 그룹 오버레이 영역으로 이동하면 그래프가 자동으로 업데이트됩니다. 전반적으로 높은 소득 그룹은 1인당 휴대전화 수가 낮은 소득 그룹.
그룹 및 지역별로 수입을 보려면 격자 도표를 사용할 수 있습니다. 이를 위해 드래그 지역 ~로 포장하다 존. 이제 다음과 같은 다른 오버레이 플롯이 있습니다. 소득 그룹 각 지역마다.
대신 소득 그룹에 대한 격자 그림을 보려면 다음 역할을 바꿀 수 있습니다. 지역 그리고 소득 그룹 .
보시다시피, 격자 플롯과 중첩 플롯을 사용하면 동일한 플롯에서 한 번에 많은 변수에 대한 데이터를 효율적으로 그래프로 나타낼 수 있습니다. 여기에서 실행 차트를 만들었습니다. 그러나 다른 그래프 유형에 대해서도 격자 및 오버레이 플롯을 생성할 수 있습니다.
