Вы являетесь аналитиком данных в образовательной платформе, анализирующей успеваемость студентов. Вам нужно построить наглядные графики для оценки распределения успеваемости студентов по группам, выявить группы с высоким процентом невыполненных заданий и продемонстрировать динамику улучшения или ухудшения результатов. Используя библиотеку Seaborn в Python, вы должны выбрать подходящий тип графика, управлять цветами для акцента на ключевых моментах и подчеркнуть изменения в данных. Вопросы: Какой график лучше всего подходит для анализа распределения успеваемости студентов по группам? Как настроить цветовую палитру для выделения групп с высоким уровнем невыполненных заданий? Какой функцией можно воспользоваться для отображения динамики изменений успеваемости?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает современные физико-химические методики исследования состава и свойств веществ, включая спектроскопические, хроматографические и электрохимические методы. Студенты осваивают принципы работы аналитического оборудования, интерпретацию результатов и их применение в лабораторной практике, контроле качества и научной работе. Курс формирует навыки выбора оптимальных методов анализа в зависимости от поставленных задач, что важно для специалистов в химии, фармацевтике, экологии и смежных областях.
Варианты ответа:
- Я бы использовал(а) violinplot для анализа распределения, так как он показывает полное распределение данных по каждой группе. Настроить палитру можно с помощью set_palette() для выделения проблемных групп. Для отображения динамики изменений я бы добавил(а) lineplot, чтобы показать, как результаты изменяются со временем.
- Я бы выбрал(а) boxplot, потому что он позволяет визуализировать медиану, разброс и выбросы успеваемости по группам. Цветовую палитру можно настроить через параметр palette в методе построения графика. Для демонстрации динамики изменений идеально подойдет pointplot, подчеркивающий ключевые точки и их взаимосвязь.
- Я бы использовал(а) swarmplot для наглядного отображения каждого студента в распределении по группам. Цвета можно задать через метод color_palette(), чтобы акцентировать внимание на аномальных значениях. Для отображения динамики подойдет barplot, чтобы увидеть сравнение групповых показателей в разные периоды.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какая функция Seaborn позволяет построить тепловую карту?
- Какая функция Seaborn используется для отображения распределения данных с учетом одной категориальной переменной и одной числовой?
- Какой метод в Seaborn используется для отображения гистограммы и линейной регрессии на одном графике?
- Какая функция Seaborn позволяет комбинировать несколько графиков в одном, управляя расположением подграфиков?
- Как называется метод Seaborn, который позволяет сравнивать числовые распределения для категориальных данных?