Data Science Academy · درس

العلاقات: scatter وline

رسم متغيرين معًا

العلاقات: scatter وline درس مجاني في Data Science Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 3 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Data Science Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.

من عمود واحد إلى عمودين

تنظر التوزيعات إلى عمود واحد. أما الآن، فتسأل عن كيفية تحرك عمودين معًا، وهو جوهر اكتشاف العلاقة.

مخطط التبعثر

يضع مخطط التبعثر نقطة واحدة لكل صف، مستخدمًا عمودين كمحوري x وy. وتكشف سحابة النقاط كيفية ترابط المتغيرين.

sns.scatterplot(data=df, x="hours", y="score")

اقرأ النمط

تعني النقاط المنحدرة إلى أعلى وجود ارتباط إيجابي، والمنحدرة إلى أسفل ارتباطًا سلبيًا، بينما تشير الكتلة عديمة الشكل إلى وجود ارتباط ضعيف بينهما.

أضف بُعدًا ثالثًا باستخدام hue

لوّن النقاط حسب فئة باستخدام hue. وهكذا يعرض رسم واحد العلاقة موزعة على كل مجموعة في الوقت نفسه.

sns.scatterplot(data=df, x="hours", y="score", hue="grade")

يمثل الحجم متغيرًا رابعًا

اربط عمودًا بـحجم النقاط لإضافة مزيد من المعلومات. فقد تعني النقاط الأكبر مبيعات أو تعدادًا سكانيًا أكبر، أو أي مقياس رقمي.

sns.scatterplot(data=df, x="hours", y="score", size="effort")

المخطط الخطي

عندما يكون x مرتبًا، مثل التواريخ أو الخطوات، يصل المخطط الخطي بين النقاط ليوضح كيفية تغير قيمة عبر ذلك التسلسل.

sns.lineplot(data=df, x="month", y="revenue")

التبعثر مقابل الخط

استخدم مخطط التبعثر للأزواج غير المرتبة، والمخطط الخطي عندما يتدفق محور x بترتيب معين. ويساعد اختيار المخطط الصحيح في إبقاء الاتجاه صادقًا.

تُجمّع الخطوط تلقائيًا

إذا اشتركت عدة صفوف في قيمة x، يحسب seaborn متوسط قيم y ويرسم حول الخط نطاق ثقة مظللًا نيابةً عنك.

خطوط متعددة باستخدام hue

أضف hue إلى مخطط خطي، فتصبح لكل فئة خط ملون خاص بها. ولا تتطلب مقارنة الاتجاهات بين المجموعات سوى كلمة إضافية واحدة.

sns.lineplot(data=df, x="month", y="revenue", hue="region")

أضف خط اتجاه باستخدام regplot

هل تريد رسم خط أفضل مطابقة عبر مخطط تبعثر؟ يضيف regplot خط انحدار فوق الرسم، فلا يعود الاتجاه قابلًا للتجاهل.

sns.regplot(data=df, x="hours", y="score")

الارتباط لا يعني السببية

توضح سحابة صاعدة بوضوح أن شيئين يرتفعان معًا، وليس أن أحدهما يسبب الآخر. واحرص دائمًا على إقران الرسم بـحكم تحليلي.

تحقق سريع

محور x مرتب حسب الشهر، وتريد إظهار التغير بمرور الوقت.

مراجعة: أظهر كيفية ترابط شيئين

يمكنك الآن إظهار العلاقات باستخدام مخطط التبعثر للأزواج، والخطوط للاتجاهات المرتبة، وإضافة hue أو الحجم لإدخال مزيد من المعلومات. 🔗

الأسئلة الشائعة

هل درس «العلاقات: scatter وline» مجاني؟

نعم — نص درس «العلاقات: scatter وline» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Data Science Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «العلاقات: scatter وline»؟

رسم متغيرين معًا تتمرن على Data Science Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Data Science Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. Data Science Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 3 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «العلاقات: scatter وline»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Data Science Academy هذا؟

نعم. كل درس في Data Science Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

← العودة إلى Data Science Academy