データビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションの概要：

データビジュアライゼーションは、複雑なデータセットからインサイトを得るためのデータのグラフィカルな表現です。相関関係、パターン、トレンドの特定によるデータの理解に重要な役割を果たし、特徴量エンジニアリングなどに役立ちます。効率的なモデルの構築に非常に有用です。

例：

• 散布図：入力特徴量とターゲット出力の関係など、2つの変数間の関係を可視化するために使用します。相関関係、外れ値、データクラスターの特定に役立ち、特徴量選択を支援します。
• ヒートマップ：特徴量間および特徴量とターゲット間の相関関係、異常値、パターンを色のグラデーションで視覚的に表現して評価するために使用します。
• 円グラフ：特徴量の各カテゴリの割合を、全体を構成するスライスで表示するために使用します。

データビジュアライゼーションチャートは、以下の4つのカテゴリに分類されます：