1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

phân tích và trực quan hóa dữ liệu điểm thi thptqg năm 2021

24 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

Nội dung báo cáo Yêu cầu 1 Trường dữ liệu đơn lẻ Yêu cầu 3 Lọc danh sách Yêu cầu 2 Mối liên hệ giữa các trường dữ liệu Đánh giá Đóng góp của các thành viên... Yêu cầu 1 Vẽ đồ thị về

Trang 1

Báo cáo dự án Python cuối kì

Nhóm 1

Trang 2

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu điểm thi THPTQG năm 2021

Trang 3

Phạm Diệu Linh Bùi Thị Lý Phạm Thanh

Hiền Hoàng Đăng

Dũng

Yêu cầu 1 Yêu cầu 2 Yêu cầu 3 Làm Slides Thuyết trình

Nhiệm vụ của các thành viên

Trang 4

Yêu cầu 1

Yêu cầu 3

Yêu cầu 2

YÊU CẦU: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

File dữ liệu: Điểm thi THPT Quốc Gia

năm 2021

Trang 5

Kiến thức trên lớp lí thuyết và thực hành

seaborn-oOVlYP9vZ8W

https://viblo.asia/p/data-visualization-voi-https://zootopi.dev/tutorial/python/visualization/

https://braniumacademy.nethttps://bit.ly/dangkytheodoiVuNghiXuan

Tài liệu tham khảo

Trang 6

Nội dung báo cáo

Yêu cầu 1 Trường dữ liệu

đơn lẻ

Yêu cầu 3 Lọc danh sách Yêu cầu 2

Mối liên hệ giữa các trường dữ liệu

Đánh giá Đóng góp của các

thành viên

Trang 7

Yêu cầu 1

1

Trường dữ liệu đơn lẻ

Trang 8

Yêu cầu 1

Vẽ đồ thị về các trường dữ liệu

đơn lẻ

Trang 9

Yêu cầu 1

Vẽ đồ thị về các trường dữ liệu

đơn lẻ

Dùng lệnh ‘Count Plot’ để vẽ đồ thị

Phổ điểm môn Toán

Trang 10

Yêu cầu 1

Chỉ số thống kê

Trang 11

Yêu cầu 2

2

Mối liên hệ giữa các trường dữ liệu

Trang 12

Yêu cầu 2

Vẽ đồ thị thể hiện mối liên hệ giữa

các trường dữ

liệu

Trang 13

Yêu cầu 2 Phương thức “pd.cut”

sử dụng để chia dữ liệu thành các khoảng (bins) dựa trên các giá trị đã cho

Nhãn cho các khoảng

Retbins=True, phương thức sẽ trả về cả dữ liệu đã chia và các giới hạn của khoảng

Trang 14

Yêu cầu 2

“sns.histplot” một hàm trong thư viện Seaborn của Python

được sử dụng để vẽ biểu đồ

Histogram

Đặt discrete =True, Seaborn hiểu rằng dữ

liệu là dạng rời rạc

“plt.xticks(rotation=90)” được sử dụng để xoay các nhãn

trên trục x của biểu đồ

“plt.tight_layout()” các biểu đồ sẽ được tự động điều chỉnh để chúng

vừa vặn và không bị chồng chéo

trên màn hình

Trang 15

Yêu cầu 2

“alpha=0.7” điều chỉnh độ mờ của lưới

“plt.gca().annotate” phần thêm nhãn cho cột “plt.grid()” được sử dụng

để hiển thị lưới trên biểu

đồ

Vòng lặp duyệt qua tất cả các cột (hay các

patch) trên biểu đồ

Định nghĩa cách mà các tọa độ của văn bản được

xác định

Trang 16

Yêu cầu 2

Chỉ số thống kê cơ bản

Trang 17

Yêu cầu 2

Chỉ số thống kê cơ bản

Biến đổi dữ liệu thành một

Trang 18

Yêu cầu 3

3

Lọc danh sách

Trang 19

Yêu cầu 3

Lọc danh sách các thí sinh có tổng điểm trên 28

theo từng tổ hợp

Trang 20

Yêu cầu 3

Lọc danh sách các thí sinh có tổng điểm trên 28

theo từng tổ hợp

So sánh giữa các

tổ hợp

Trang 21

Yêu cầu 3

So sánh giữa các

tổ hợp

Tổ hợp C00 có số tính sinh đạt trên 28 điểm cao nhất

Tổ hợp D02 có số thí sinh đạt trên 28 điểm thấp nhất

Trang 22

Đánh giá

4

Đóng góp của các thành viên

Trang 23

Bảng trọng số đóng góp của từng thành viên

26%

Phạm Diệu Linh

24% 24%

Bùi Thị Lý Thanh Hiền Phạm Đăng Dũng Hoàng 26%

Trang 24

THANKS!

Ngày đăng: 19/09/2024, 17:53

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w