Kursbeschreibung
In diesen Lektionen lernen Sie, eine geschäftliche Herausforderung mit Python zu modellieren. Wir beginnen mit der Anwendung der Grundregeln des Unternehmens auf Python-Listen und andere Variablen, die wir programmatisch in unseren Entwurf einbeziehen und dann als Geschäftsregeln verwenden können. In unserem Beispiel kann ein Fertigungsunternehmen eine Reihe von verschiedenen Produkten auf einer Reihe von Maschinen herstellen. Jede Maschine hat eine Reihe von Attributen, wie z. B. die Rüstzeit und die Geschwindigkeit der Maschine in Form von Teilen pro Stunde, die sich auf die Gesamtzeit für die Herstellung des Produkts auswirken, die wir als Histogramm darstellen werden.
Dann werden wir die Einführung einer mathematischen Korrelation zur Darstellung einer Heatmap betrachten, die eine neue Art der Visualisierung ermöglicht, die beste Korrelation. Sie werden verschiedene Attribute neuer Autos wie Gewicht, Leistung, Kraftstoffverbrauch, Anzahl der Zylinder und Beschleunigung miteinander in Beziehung setzen und dann die Korrelation auf einer Wärmekarte darstellen. Abschließend werden wir eine Übung durchführen, die den Vergleich mit einfachen Liniendiagrammen erforscht.
Was Sie lernen werden
- Modellieren Sie eine geschäftliche Herausforderung in Python mit Listen, Tupeln, Arrays und anderen Variablen, um Geschäftsregeln programmatisch zu codieren
- Zeichnen Sie Maschinenattribute wie Einrichtungszeit und Teile-pro-Stunde-Geschwindigkeit als Histogramm, um die Produktionszeit zu bewerten
- Erstellen Sie eine Heatmap mit mathematischer Korrelation, um die beste Korrelation zwischen Datenattributen zu identifizieren
- Korrelieren Sie Fahrzeugattribute wie Gewicht, Leistung, Kraftstoffverbrauch, Anzahl der Zylinder und Beschleunigung auf einer Heatmap
- Vergleichen Sie Daten mit einfachen Liniendiagrammen
- Beurteilen Sie, wenn ein Datensatz sich selbst für einen bestimmten Diagrammtyp eignet
Wichtige Erkenntnisse
- Grundlegende Geschäftsregeln können auf Python-Listen und andere Variablen angewendet werden, sodass sie programmatisch in ein Design einbezogen und als Geschäftsregeln verwendet werden.
- Maschinenattribute wie Einrichtungszeit und Geschwindigkeit in Teilen pro Stunde beeinflussen die Gesamtzeit zur Herstellung eines Produkts, die als Histogramm dargestellt werden kann.
- Die Einführung einer mathematischen Korrelation ermöglicht eine Heatmap-Visualisierung, die die beste Korrelation zwischen Attributen hervorhebt.
- Plot-Daten können mit einer Python-Liste oder einem Tupel von Daten ergänzt werden.
- Die Auswahl eines Diagrammtyps hängt davon ab, ob sich ein bestimmter Datensatz für diesen Diagrammtyp eignet.
Häufig gestellte Fragen
Was werde ich in diesem Kurs tun lernen?
Sie lernen, eine geschäftliche Herausforderung mit Python zu modellieren, Geschäftsregeln auf Python-Listen und Variablen anzuwenden und Daten als Histogramme (Balkendiagramme), Heatmaps und Liniendiagramme zu zeichnen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Welche Diagrammtypen werden in dem Kurs behandelt?
Der Kurs behandelt Plotentscheidungen mit Balkendiagrammen (Histogrammen), Heatmaps und Liniendiagrammen.
Welche Python-Datenstrukturen werden verwendet?
Der Kurs behandelt die Verwendung von Python-Variablen, einschließlich Listen, Tupeln und Arrays, und zeigt, wie man Plot-Daten mit einer Python-Liste oder einem Tupel ergänzt.
Worauf basiert das Heatmap-Beispiel?
Es korreliert mehrere Attribute neuer Automobile wie Gewicht, Leistung, Kraftstoffverbrauch, Anzahl der Zylinder und Beschleunigung und zeichnet die Korrelation dann auf einer Heatmap.
Welche Fähigkeiten hilft dieser Kurs zu entwickeln?
Er entwickelt Fähigkeiten in automatisiertem Geschäftsdesign, Geschäftsanalyse, Geschäftsmodellierung, Geschäftsprozessmodellierung, Geschäftssimulation und Prozessmodellierung.
