후 색과 이름에 대한 나의 이전 탐험 위키 피 디아 색 데이터에 일관성이없는 것으로 밝혀지면서 나는 권위있는 색 이름의 근원지를 둘러 보았습니다. 오라클을 찾는 행운은 없지만 흥미로운 또 다른 데이터 세트를 찾았습니다.
Wikipedia 테이블에서 주어진 이름 세트에 대한 색상 값을 제공 한 경우이 데이터 세트는 주어진 색상 값의 이름을 제공합니다. 돌로레스 연구소 창조 한 기계 터크 작업을 통해 사람들이 할당 된 색상 견본에 이름을 지정하게합니다. 결과는 CSV JMP가 전혀 문제없이 열리는 파일입니다.
예상 할 수 있듯이 많은 중복 이름이 있습니다. 약 10,000 개의 색상 값 중 1,000 개에 "파란색"이라는 이름이 지정되었습니다. 반대로 "보라색"및 "보라색"과 같이 동일한 색상 값에 다른 이름이 지정되는 경우가 있습니다. 그리고 이름이 노동자들에 의해 입력 되었기 때문에 목록에서 선택하는 대신 철자에 약간의 차이가 있습니다. 열 재 코딩은 이러한 문제를 수정하는 데 정말로 편리합니다. 신청 후 이름의 하위 집합입니다. 공백 제거 과 타이틀 케이스 ...에서 Col : Recode .
색상 이름 앞뒤
나는 또한 사용했다. 찾기 및 바꾸기 "Drk"를 "Dark"및 다른 약어로 변경합니다. 여전히 약 1,500 개의 고유 한 이름이 남아 있었으며 대부분 한 번 발생했습니다. 같은 이름의 색상에 얼마나 많은 변화가 있는지보고 싶었 기 때문에 먼저 15 개 미만의 색상 값으로 이름을 필터링했습니다. 그렇게하기 위해 색상 이름 열에 Summarize를 사용했습니다.이 열은 각 이름이 얼마나 많은 색상인지 알려줍니다. 그런 다음 수를 기준으로 표를 정렬하고 15 색 미만의 행을 선택할 수 있습니다. 테이블이 링크되어 있으므로 원래 테이블의 테이블도 선택됩니다. 그것들을 제외하고 그래프 빌더의 나머지 부분을 색조로 표시했습니다.
그래프는 길기 때문에 끝까지 남겨 두지 만, 자세히 보면 그래프가 전체 크기로 보입니다. 녹색이라고하는 보라색과 파란색이라는 녹색이 보일 수 있습니다. 이름은 평균 색조로 정렬되며 때로는 0 °에서 360 ° 사이의 가장자리를 합법적으로 가로 지르는 빨강 색의 경우에는 너무 잘 작동하지 않습니다. 따라서 시각화가 데이터 품질 문제를 감지하는 데 도움이되는 또 다른 예입니다.
JMP에서 지배적 인 컬러 맵 XKCD - JMP 블로그 쓴 :
[...] JMP의 시각화로 두 가지 색상 이름 데이터 세트의 품질을 검사합니다 (파트 1 및 파트 2). 이번 주 xkcd 저자 Randall Munroe는 자신의 색 이름 조사 결과를 게시했습니다 [...]
