[부스트캠프 AI Tech] Interactive visualization & 비정형 데이터셋 viz

Interactive Visualization

• Why Interactive visualization?
  예를들어 10개의 feature를 정적 시각화로 분석하려면 45개의 plot이 필요 → 공간적 낭비 큼
• Interactive 종류
  Select : mark sth as interesting
  Explore : show me sth else
  Reconfigure : show me a different arrangement
  Encode : show me a different representation
  Abstract : show me more or less detail
  Filter : show me sth conditionally
  Connect : show me related items
• 대표 라이브러리 : Potly / Bokeh / Altair
  
  

Interactive Viz Library

1. Matplotlib
   - 인터렉티브를 제공하지만 주피터 노트북 / Local 에서만 실행 가능
   - mpld3를 사용하면 웹에서 D3-based Viewer 제공
2. Plotly
   - 가장 많이 사용됨
   - 예시 + 문서화 Good !
   - 통계 / 지리 / 3D / 금융 등 다양한 시각화 기능 제공
   - Js 시각화 라이브러리 D3js를 기반으로 만들어져 웹에서 사용 가능
3. Plotly Express
   - Plotly의 단순화 버전이면서 seaborn과 유사하게 만들어 쉬운 문법
   - 커스텀 부분 부족하지만 다양한 함수 제공
   - scatter, line, bar, hist, kdeplot, boxplot, violinplot, stripplot, heatmap, pairplot, sunburst, treemap. scatter_3d, parallel_coordinates, parallel_categories, scatter_geo, choropleth..
4. Bokeh
   - Matplotlib과 유사한 문법
   - 기본 테마가 Plotly에 비해 깔끔
   - 문서화 bad
5. Altair
   - Vega 라이브러리를 사용해 만든 인터렉티브
   - 시각화를 + 연산 등으로 배치하는 특징
   - 데이터 크기에 5000개 제한
   - Bar, Line, Scatter, Histogram에 특화

 

 

비정형 데이터셋에 사용할 수 있는 EDA & Visualization

1. dataset meta data visualization
2. dataset listup
3. visual analytics
4. train/inference visualization
5. etc

EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)

Image Data