kaggleのkernelから学ぶこんな可視化備忘録

自分が分析レポートを作るときに、機械学習や統計の知識がない人にもわかりやすいレポートを心がけるの備忘録。

### [A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy](https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy)
常に分析を始める前にdescribe()で綺麗にきちんとデータの情報を把握してから分析するようにしたい
<img width="553" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 21.59.12.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/d35f7414-9273-dfe3-1814-16458b27fbaa.png">

カテゴリカルな変数と目的変数もきちんと相関出してる。真似したい！
<img width="520" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.04.22.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/b99f21cc-7e6a-84a8-d897-68eb1ed4db6b.png">

このカーネル、とにかく可視化が綺麗！コードは引用元見てください！
カテゴリカルな説明変数と目的変数のヒストグラムと、連続値の箱ひげ図。箱ひげ図はこれよりもseaborn使った方が綺麗かもしれない。
<img width="465" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.05.21.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/3405fc1b-bdef-f3e4-312f-e7bb11aad3dc.png">
同じ説明変数でも、分類ごとに目的変数との関係の棒グラフや折れ線グラフ
<img width="459" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.05.32.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/8a276c35-0768-0ec0-4361-d295d4d8a255.png">
説明変数同士で分析しても面白いですね。真ん中のカテゴリカルな変数VS連続値の変数のグラフめちゃ綺麗
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3つの要素をこんな風に盛り込むのも面白い
<img width="471" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.09.16.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/cf5051fa-0fc2-a1af-312d-196aa49ae4f4.png">

連続値VS連続値でも綺麗だなー
<img width="525" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.09.48.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/bfaf1e37-1e91-016c-5b3e-2e5b4690aa34.png">

これもわかりやすい
<img width="472" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.10.45.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/e06869ad-723e-6a56-e39d-f6a52c0c69ee.png">
こんなにたくさんモデル試したことないけど、こんな風にしたら面白い。
<img width="534" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.11.23.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/d4b158c3-7fd2-97d9-f27c-15b3c682b530.png">

TP/TN/FP/FNがきちんとわかる
<img width="537" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.12.41.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/e1d7e2f2-426b-8f6f-4ca5-8abbb241c0ea.png">

本当に綺麗な可視化だな〜こんなレポート作りたい

### [Comprehensive data exploration with Python](https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python)

<img width="489" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.18.11.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/f2bb1a44-87bd-8f0e-cf98-da8597e4f058.png">
skewnessとkurtosisもきちんと求めて正規分布なのか見極めたい

等間隔の時系列データがある場合はこれやったら面白いな〜 あとシンプルにめちゃ綺麗
<img width="535" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.19.29.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/9ea5f35c-d882-89fc-00e9-b8526fa73c82.png">

このカーネルで、データを扱うときの注意点が書いてあって、正規分布かをきちんと見るときは、skewnessとかを見る他に
<img width="529" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.22.16.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/410fcdb7-7064-2474-b74a-b835eb6c38dc.png">
こんな風に正規分布とfitして可視化するオプションがあるらしい
他にprobability plotできちんと沿っているか確認したりする
<img width="535" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.22.56.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/c792f685-34a4-440e-5170-996b5b084d84.png">
一番目のタイタニックの可視化だと、目的変数のsurvivedだけがプロットしてあったけど、これみたいにnon survivedもプロットしても面白いかも

<img width="489" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.27.48.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/c7c1d18b-a72c-f12c-f669-1dd6bb41d145.png">

### [Python Data Visualizations](https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations)
説明変数を縦横軸にして、カテゴリカルな目的変数をこんな風にプロットする
<img width="330" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.28.53.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/fb06844c-36e2-fd7c-fcb2-700b4521714f.png">

特徴量を2次元にプロっトしたやつらしい、tSNEとかPCAと似たやつなのかな？
<img width="355" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.30.00.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/8a6ec356-5b51-4b94-0bc6-9df703a1a1c4.png">

### [Head Start for Data Scientist](https://www.kaggle.com/hiteshp/head-start-for-data-scientist)
これめちゃめちゃかっこいいやばい
<img width="599" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.34.00.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/cce901ad-6b95-30e7-090e-55065423013e.png">

この木の可視化綺麗だなー
<img width="577" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.34.25.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/24bdfc8c-f052-ff99-a955-0b4bc81f3614.png">

### [Exploration of data step by step](https://www.kaggle.com/artgor/exploration-of-data-step-by-step)
<img width="492" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.38.41.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/f7df355a-c7f8-63c9-abb6-ae2a9ad97def.png">
これすごい、このコードだけでそれぞれの目的変数のカテゴリーごとへの説明変数のContributionとネガティブかポジティブに働いてるかが一目でわかる、絶対使いたい<img width="319" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.39.56.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/21c26706-e506-9722-28ee-5f1d851ddbc1.png">

###[NYC Taxi Fare - Data Exploration](https://www.kaggle.com/breemen/nyc-taxi-fare-data-exploration)
これ画像データなんだけど綺麗すぎる

<img width="451" alt="Screen Shot 2019-04-10 at 22.43.22.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/248886/bfc117f2-7be6-3849-b2ee-4017f4b42210.png">


これくらいですかね、data visualizationでカーネルでVote400票まで探してみて、気になったのをあげてみました。あとはこの可視化をどんな風にするかはデータサイエンティストの裁量な気がします、がんばろー

特徴量エンジニアリングでももう一つ記事作ります