Excel - Afficher des boites à moustache Tutoriels

Découvrez comment afficher des boîtes à moustache dans Microsoft 365 en utilisant des données réelles.
Cette vidéo présente les étapes clés pour créer des graphiques de boîtes à moustache et identifier les valeurs extrêmes, les quartiles et la médiane de vos données.
Obtenez des conseils pratiques pour personnaliser les éléments et mieux comprendre la distribution de vos données.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour créer facilement des graphiques de boîtes à moustache professionnels et mieux comprendre vos données.

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c'est d'afficher la distribution
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des hommes et des femmes à
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l'aide de boîtes à moustaches.
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Donc le cas qu'on avait vu dans
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l'introduction aux différentes
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visualisations et d'essayer de
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déterminer quel est le sexe qui a le
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plus de disparités sur ces tailles.
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On y a déjà un peu répondu tout à l'heure,
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mais là on va essayer de le reconstater.
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Donc pour ça on va sélectionner
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pour le coup, là, les deux colonnes,
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parce qu'on va vouloir comparer
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les deux. Donc je le sélectionne,
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je vais dans les Insertions et les
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boîtes à moustaches vont se retrouver
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dans le même menu que l'histogramme.
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On va aller ici le sélectionner.
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On va comme d'habitude
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pas forcément garder le titre.
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Libre à vous
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après de personnaliser.
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Pendant ce temps,
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moi je vais faire simple.
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Il nous affiche une valeur en
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axe des abscisses par défaut qui
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n'est pas forcément intéressante.
00:00:43
Donc là je vais l'enlever et le souci
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c'est que l'échelle commence à 0,
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ce qui fait que nos boîtes à
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moustaches sont complètement écrasées.
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Donc là je vais aller
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dans la mise en forme ici
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et définir une taille minimale
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qui va être autour de,
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je pense, 155, on ne sera pas mal.
00:01:03
Effectivement 155 et là,
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de la même manière,
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on peut se mettre au maximum à 190
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pour avoir quelque chose...
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Voilà, là, on n'est pas mal.
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L'élément est plutôt clair,
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on a juste besoin de préciser
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les légendes. Donc pour ça,
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on va aller les rajouter ici
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dans les éléments du graphique.
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Voilà les hommes et les femmes
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qui s'affichent en-dessous.
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Moi je voudrais plutôt voilà comme ceci.
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Et donc on se retrouve avec ce graphique-là.
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Pour information,
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je ne l'ai pas précisé dans l'introduction,
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mais du coup ces points-là, ce sont
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ce qu'on appelle des valeurs
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extrêmes ou valeurs aberrantes,
00:01:40
c'est à dire qu'elles rentrent pas
00:01:42
vraiment dans le cadre de la masse
00:01:44
de données et donc on va
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les écarter un petit peu,
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on va les mettre en dehors des quartiles.
00:01:50
Donc ici le premier quartile, le deuxième,
00:01:53
le troisième, le quatrième, et cetera et cetera.
00:01:56
Et si on devait répondre à la question,
00:01:58
on l'avait déjà fait,
00:01:59
comme je disais tout à l'heure,
00:02:01
clairement là où il y a le plus
00:02:04
de variété, entre guillemets,
00:02:05
là il y a plus de diversité,
00:02:08
c'est sur les femmes du coup,
00:02:10
qui ont une amplitude assez importante,
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qui termine à 175 pour
00:02:15
commencer aux alentours de 158, 159.
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Et les hommes, eux, commencent
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à 175 pour 185. Ou en gros,
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les hommes ont à peu près
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9, 10 centimètres
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d'écart,
00:02:26
alors que les femmes en ont bien plus.
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C'est quasiment 20 centimètres de diversité.
00:02:31
Donc,
00:02:31
pour répondre à la question qui
00:02:33
nous était posée et là du coup,
00:02:35
ce sont les boîtes à moustaches qui
00:02:38
ont permis de répondre,
00:02:40
ce sont les femmes qui représentent le
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plus de disparités en termes
00:02:45
de taille entre les différents pays.
00:02:47
Voilà.

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résultat(s)
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- это отображение дистрибутива
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мужчин и женщин до
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с помощью ящиков для усов.
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Итак, случай, который мы увидели в
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Знакомство с различными
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визуализаций и попробуйте
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Определите, какой пол имеет
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больше различий в этих размерах.
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На него уже отвечали чуть раньше,
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Но здесь мы попробуем увидеть это снова.
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Так что для этого мы выберем
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В кои-то веки там, две колонны,
00:00:21
Потому что мы захотим сравнить
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Оба. Поэтому я выбираю его,
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Я захожу во вставки и
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Коробки усов в конечном итоге окажутся
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в том же меню, что и гистограмма.
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Мы пойдем сюда, чтобы выбрать его.
00:00:31
Идем как обычно
00:00:32
Не обязательно сохранять заголовок.
00:00:34
Это зависит от вас
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после настройки.
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Тем временем
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Я буду проще.
00:00:39
Он показывает нам ценность в
00:00:40
Ось категорий по умолчанию, которая
00:00:42
не обязательно интересно.
00:00:43
Так что там я уберу его и беспокойство
00:00:46
заключается в том, что шкала начинается с 0,
00:00:48
Что делает наш
00:00:50
Усы полностью раздавлены.
00:00:51
Итак, я собираюсь пойти
00:00:53
в форматировании здесь
00:00:55
и установите минимальный размер
00:00:57
который будет рядом,
00:00:59
Думаю, 155, мы не будем плохими.
00:01:03
Воистину 155 и там,
00:01:04
Точно так же,
00:01:06
Мы можем поставить себя максимум на 190
00:01:09
что-то иметь...
00:01:13
Все, мы неплохие.
00:01:15
Стихия вполне понятна,
00:01:17
Нам просто нужно уточнить
00:01:19
Легенды. Итак, для этого,
00:01:21
Мы добавим их сюда
00:01:23
в элементах графика.
00:01:24
Это мужчины и женщины
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которые отображаются ниже.
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Я бы предпочел видеть его таким.
00:01:31
Итак, мы получаем этот график.
00:01:34
Для информации,
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Я не указал это во вступлении,
00:01:36
Но вдруг эти моменты
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так называемые ценности
00:01:39
крайности или выбросы,
00:01:40
то есть они не возвращаются
00:01:42
реально в составе массы
00:01:44
данных, и поэтому мы будем
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немного отмахнуться от них,
00:01:48
Мы собираемся вывести их из квартилей.
00:01:50
Так вот первый квартиль, второй,
00:01:53
третий, четвертый, и так далее, и так далее.
00:01:56
И если бы нам пришлось ответить на вопрос,
00:01:58
это уже было сделано,
00:01:59
Как я уже говорил ранее,
00:02:01
Ясно, где больше всего
00:02:04
разнообразие, в кавычках,
00:02:05
больше разнообразия,
00:02:08
Это про женщин внезапно,
00:02:10
которые имеют достаточно большую амплитуду,
00:02:12
который закончился на 175 для
00:02:15
Начните около 158, 159.
00:02:18
А мужчины только начинают
00:02:19
до 175 на 185. Или, в основном,
00:02:22
У мужчин есть около
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9, 10 сантиметров
00:02:25
разница
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в то время как у женщин их гораздо больше.
00:02:29
Это почти 20 сантиметров разнообразия.
00:02:31
Следовательно
00:02:31
чтобы ответить на вопрос, что
00:02:33
спросили нас и тут вдруг,
00:02:35
Это ящики для усов, которые
00:02:38
дал возможность ответить,
00:02:40
Именно женщины представляют
00:02:42
Больше различий с точки зрения
00:02:45
размер между разными странами.
00:02:47
Здорово.

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résultat(s)
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is to display the distribution
00:00:03
of men and women to
00:00:04
using mustache boxes.
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So the case we saw in
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Introduction to the different
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visualizations and try to
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determine which sex has the
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more disparities on these sizes.
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It has already been answered a little earlier,
00:00:15
But here we will try to see it again.
00:00:18
So for that we will select
00:00:19
for once, there, the two columns,
00:00:21
because we're going to want to compare
00:00:22
Both. So I select it,
00:00:24
I go to the Insertions and
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Boxes of whiskers will end up
00:00:27
in the same menu as the histogram.
00:00:29
We're going to go here to select him.
00:00:31
We go as usual
00:00:32
not necessarily keeping the title.
00:00:34
It's up to you
00:00:35
after customizing.
00:00:36
Meanwhile,
00:00:37
I'll keep it simple.
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It shows us a value in
00:00:40
Default category axis that
00:00:42
is not necessarily interesting.
00:00:43
So there I will remove it and the worry
00:00:46
is that the scale starts at 0,
00:00:48
What makes our
00:00:50
Whiskers are completely crushed.
00:00:51
So here I'm going to go
00:00:53
in formatting here
00:00:55
and set a minimum size
00:00:57
which is going to be around,
00:00:59
I think, 155, we won't be bad.
00:01:03
Indeed 155 and there,
00:01:04
In the same way,
00:01:06
We can put ourselves at a maximum of 190
00:01:09
to have something...
00:01:13
That's it, we're not bad.
00:01:15
The element is quite clear,
00:01:17
we just need to specify
00:01:19
legends. So for that,
00:01:21
We'll go add them here
00:01:23
in the elements of the chart.
00:01:24
These are the men and women
00:01:26
that appear below.
00:01:28
I would rather like to see it like this.
00:01:31
And so we end up with this graph.
00:01:34
For information,
00:01:34
I did not specify it in the introduction,
00:01:36
But suddenly these points are
00:01:38
so-called values
00:01:39
extremes or outliers,
00:01:40
that is to say, they do not return
00:01:42
really as part of the mass
00:01:44
of data and so we will
00:01:46
dismiss them a little,
00:01:48
We're going to put them out of the quartiles.
00:01:50
So here the first quartile, the second,
00:01:53
the third, the fourth, et cetera et cetera.
00:01:56
And if we had to answer the question,
00:01:58
it had already been done,
00:01:59
As I said earlier,
00:02:01
clearly where there is most
00:02:04
variety, in quotation marks,
00:02:05
there is more diversity,
00:02:08
it's about women suddenly,
00:02:10
which have a fairly large amplitude,
00:02:12
which finished at 175 for
00:02:15
start around 158, 159.
00:02:18
And men are just starting
00:02:19
to 175 for 185. Or basically,
00:02:22
Men have about
00:02:24
9, 10 centimeters
00:02:25
difference,
00:02:26
while women have much more.
00:02:29
That's almost 20 centimeters of diversity.
00:02:31
Therefore
00:02:31
to answer the question that
00:02:33
was asked to us and there suddenly,
00:02:35
It is the whisker boxes that
00:02:38
made it possible to respond,
00:02:40
It is women who represent the
00:02:42
More disparities in terms of
00:02:45
size between different countries.
00:02:47
There you go.

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résultat(s)
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es mostrar la distribución
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de hombres y mujeres a
00:00:04
usando cajas de bigote.
00:00:06
Así que el caso que vimos en
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Introducción a los diferentes
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visualizaciones y tratar de
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determinar qué sexo tiene el
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Más disparidades en estos tamaños.
00:00:13
Ya se ha respondido un poco antes,
00:00:15
Pero aquí intentaremos verlo de nuevo.
00:00:18
Así que para eso seleccionaremos
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Por una vez, allí, las dos columnas,
00:00:21
Porque vamos a querer comparar
00:00:22
Ambos. Así que lo selecciono,
00:00:24
Voy a las Inserciones y
00:00:26
Cajas de bigotes terminarán
00:00:27
en el mismo menú que el histograma.
00:00:29
Vamos a ir aquí para seleccionarlo.
00:00:31
Vamos como de costumbre
00:00:32
no necesariamente manteniendo el título.
00:00:34
Tú decides
00:00:35
después de personalizar.
00:00:36
Mientras tanto
00:00:37
Lo mantendré simple.
00:00:39
Nos muestra un valor en
00:00:40
Eje de categorías predeterminado que
00:00:42
no es necesariamente interesante.
00:00:43
Así que ahí lo quitaré y la preocupación
00:00:46
es que la escala comienza en 0,
00:00:48
Lo que hace que nuestro
00:00:50
Los bigotes están completamente aplastados.
00:00:51
Así que aquí voy a ir
00:00:53
en formato aquí
00:00:55
y establecer un tamaño mínimo
00:00:57
que va a estar alrededor,
00:00:59
Creo que, 155, no seremos malos.
00:01:03
De hecho, 155 y allí,
00:01:04
De la misma manera,
00:01:06
Podemos situarnos en un máximo de 190
00:01:09
para tener algo...
00:01:13
Eso es todo, no estamos mal.
00:01:15
El elemento es bastante claro,
00:01:17
Solo necesitamos especificar
00:01:19
Leyendas. Así que para eso,
00:01:21
Iremos añadiéndolas aquí
00:01:23
en los elementos del gráfico.
00:01:24
Estos son los hombres y mujeres
00:01:26
que aparecen a continuación.
00:01:28
Prefiero verlo así.
00:01:31
Y así terminamos con este gráfico.
00:01:34
Para más información,
00:01:34
No lo especificé en la introducción,
00:01:36
Pero de repente estos puntos son
00:01:38
Los llamados valores
00:01:39
extremos o valores atípicos,
00:01:40
es decir, no vuelven
00:01:42
realmente como parte de la masa
00:01:44
de datos y así lo haremos
00:01:46
despedirlos un poco,
00:01:48
Vamos a sacarlos de los cuartiles.
00:01:50
Así que aquí el primer cuartil, el segundo,
00:01:53
el tercero, el cuarto, etcétera, etcétera.
00:01:56
Y si tuviéramos que responder a la pregunta,
00:01:58
ya se había hecho,
00:01:59
Como dije antes,
00:02:01
claramente donde hay más
00:02:04
variedad, entre comillas,
00:02:05
hay más diversidad,
00:02:08
se trata de mujeres de repente,
00:02:10
que tienen una amplitud bastante grande,
00:02:12
que terminó en 175 para
00:02:15
Comience alrededor de 158, 159.
00:02:18
Y los hombres apenas están empezando
00:02:19
a 175 por 185. O básicamente,
00:02:22
Los hombres tienen alrededor de
00:02:24
9, 10 centímetros
00:02:25
diferencia
00:02:26
mientras que las mujeres tienen mucho más.
00:02:29
Eso es casi 20 centímetros de diversidad.
00:02:31
Por lo tanto
00:02:31
para responder a la pregunta de que
00:02:33
nos preguntaron y de repente allí,
00:02:35
Son las cajas de bigotes las que
00:02:38
hizo posible responder,
00:02:40
Son las mujeres las que representan a la
00:02:42
Más disparidades en términos de
00:02:45
tamaño entre diferentes países.
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Aquí tienes.

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00:00:02
ist es, die Verteilung anzuzeigen
00:00:03
von Männern und Frauen,
00:00:04
mit Schnurrbartboxen.
00:00:06
Der Fall, den wir in
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Einführung in die verschiedenen
00:00:08
Visualisierungen und versuchen Sie,
00:00:09
Bestimmen Sie, welches Geschlecht die
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mehr Unterschiede bei diesen Größen.
00:00:13
Es wurde schon etwas früher beantwortet,
00:00:15
Aber hier werden wir versuchen, es noch einmal zu sehen.
00:00:18
Dafür werden wir also auswählen
00:00:19
Ausnahmsweise sind dort die beiden Spalten,
00:00:21
weil wir vergleichen wollen
00:00:22
Beide. Also wähle ich es aus,
00:00:24
Ich gehe zu den Einschüben und
00:00:26
Schachteln mit Schnurrhaaren werden am Ende
00:00:27
im selben Menü wie das Histogramm.
00:00:29
Wir werden hierher gehen, um ihn auszuwählen.
00:00:31
Wir gehen wie gewohnt
00:00:32
nicht unbedingt den Titel behalten.
00:00:34
Es liegt an Ihnen
00:00:35
nach dem Customizing.
00:00:36
Inzwischen
00:00:37
Ich halte es einfach.
00:00:39
Es zeigt uns einen Wert in
00:00:40
Standardkategorienachse, die
00:00:42
ist nicht unbedingt interessant.
00:00:43
Also werde ich es entfernen und die Sorge
00:00:46
ist, dass die Skala bei 0 beginnt,
00:00:48
Was unsere
00:00:50
Die Schnurrhaare sind vollständig zerquetscht.
00:00:51
Also los geht's
00:00:53
in der Formatierung hier
00:00:55
und legen Sie eine Mindestgröße fest
00:00:57
die es geben wird,
00:00:59
Ich denke, 155, wir werden nicht schlecht sein.
00:01:03
In der Tat 155 und da,
00:01:04
In gleicher Weise
00:01:06
Wir können uns auf maximal 190 setzen
00:01:09
etwas haben...
00:01:13
Das war's, wir sind nicht schlecht.
00:01:15
Das Element ist ganz klar,
00:01:17
Wir müssen nur spezifizieren
00:01:19
Legenden. Also, dafür,
00:01:21
Wir werden sie hier hinzufügen
00:01:23
in den Elementen des Diagramms.
00:01:24
Das sind die Männer und Frauen
00:01:26
, die unten angezeigt werden.
00:01:28
Ich würde es lieber so sehen.
00:01:31
Und so landen wir bei dieser Grafik.
00:01:34
Zur Information:
00:01:34
Ich habe es in der Einleitung nicht spezifiziert,
00:01:36
Aber plötzlich sind diese Punkte
00:01:38
Sogenannte Werte
00:01:39
Extreme oder Ausreißer,
00:01:40
Das heißt, sie kehren nicht zurück
00:01:42
wirklich als Teil der Messe
00:01:44
von Daten und so werden wir
00:01:46
verwerfe sie ein wenig,
00:01:48
Wir werden sie aus den Quartilen herausnehmen.
00:01:50
Hier also das erste Quartil, das zweite,
00:01:53
die dritte, die vierte, et cetera et cetera.
00:01:56
Und wenn wir die Frage beantworten müssten,
00:01:58
es war bereits geschehen,
00:01:59
Wie ich bereits sagte,
00:02:01
klar, wo es die meisten
00:02:04
Sorte, in Anführungszeichen,
00:02:05
es gibt mehr Vielfalt,
00:02:08
es geht plötzlich um Frauen,
00:02:10
die eine ziemlich große Amplitude haben,
00:02:12
die bei 175 für
00:02:15
Beginnen Sie um 158, 159.
00:02:18
Und die Männer fangen gerade erst an
00:02:19
auf 175 für 185. Oder im Grunde,
00:02:22
Männer haben etwa
00:02:24
9,10 Zentimeter
00:02:25
Unterschied
00:02:26
während Frauen viel mehr haben.
00:02:29
Das sind fast 20 Zentimeter Vielfalt.
00:02:31
Deshalb
00:02:31
um die Frage zu beantworten, dass
00:02:33
wurde uns gefragt und da plötzlich,
00:02:35
Es sind die Schnurrhaarboxen, die
00:02:38
ermöglichte es, darauf zu reagieren,
00:02:40
Es sind die Frauen, die die
00:02:42
Mehr Disparitäten in Bezug auf
00:02:45
Größe zwischen verschiedenen Ländern.
00:02:47
Bitte schön.

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résultat(s)
00:00:02
é exibir a distribuição
00:00:03
de homens e mulheres para
00:00:04
usando caixas de bigode.
00:00:06
Então, o caso que vimos em
00:00:07
Introdução aos diferentes
00:00:08
visualizações e tentar
00:00:09
determinar qual sexo tem o
00:00:11
mais disparidades nesses tamanhos.
00:00:13
Já foi respondido um pouco antes,
00:00:15
Mas aqui vamos tentar vê-lo novamente.
00:00:18
Então, para isso vamos selecionar
00:00:19
por uma vez, ali, as duas colunas,
00:00:21
porque vamos querer comparar
00:00:22
Ambos. Então eu seleciono,
00:00:24
Vou às Inserções e
00:00:26
Caixas de bigodes vão acabar
00:00:27
no mesmo menu do histograma.
00:00:29
Vamos aqui selecioná-lo.
00:00:31
Vamos como de costume
00:00:32
não necessariamente mantendo o título.
00:00:34
Depende de você
00:00:35
após a personalização.
00:00:36
Entretanto
00:00:37
Vou manter a simplicidade.
00:00:39
Isso nos mostra um valor em
00:00:40
Eixo de categoria padrão que
00:00:42
não é necessariamente interessante.
00:00:43
Então lá vou eu removê-lo e a preocupação
00:00:46
é que a escala começa em 0,
00:00:48
O que faz a nossa
00:00:50
Os bigodes são completamente esmagados.
00:00:51
Então aqui vou eu
00:00:53
em formatação aqui
00:00:55
e definir um tamanho mínimo
00:00:57
que vai estar por aí,
00:00:59
Acho que, 155, não seremos ruins.
00:01:03
De fato, 155 e lá,
00:01:04
Da mesma forma,
00:01:06
Podemos nos colocar em no máximo 190
00:01:09
para ter alguma coisa...
00:01:13
É isso, não somos ruins.
00:01:15
O elemento é bastante claro,
00:01:17
só precisamos especificar
00:01:19
Lendas. Então, para isso,
00:01:21
Vamos adicioná-los aqui
00:01:23
nos elementos do gráfico.
00:01:24
Estes são os homens e as mulheres
00:01:26
que aparecem abaixo.
00:01:28
Prefiro vê-lo assim.
00:01:31
E assim terminamos com este gráfico.
00:01:34
Para informações,
00:01:34
Não o especificei na introdução,
00:01:36
Mas, de repente, esses pontos são
00:01:38
os chamados valores
00:01:39
extremos ou outliers,
00:01:40
ou seja, não voltam
00:01:42
realmente como parte da massa
00:01:44
de dados e assim faremos
00:01:46
dispensá-los um pouco,
00:01:48
Vamos tirá-los dos quartis.
00:01:50
Então aqui o primeiro quartil, o segundo,
00:01:53
o terceiro, o quarto, et cetera et cetera.
00:01:56
E se tivéssemos que responder à pergunta,
00:01:58
já tinha sido feito,
00:01:59
Como disse anteriormente,
00:02:01
claramente onde há mais
00:02:04
variedade, entre aspas,
00:02:05
há mais diversidade,
00:02:08
é sobre as mulheres de repente,
00:02:10
que têm uma amplitude bastante grande,
00:02:12
que terminou em 175 para
00:02:15
começar por volta de 158, 159.
00:02:18
E os homens estão apenas começando
00:02:19
para 175 para 185. Ou, basicamente,
00:02:22
Os homens têm cerca de
00:02:24
9, 10 centímetros
00:02:25
diferença
00:02:26
enquanto as mulheres têm muito mais.
00:02:29
São quase 20 centímetros de diversidade.
00:02:31
Portanto
00:02:31
para responder à pergunta que
00:02:33
nos foi perguntado e de repente,
00:02:35
São as caixas de bigodes que
00:02:38
possibilitou a resposta,
00:02:40
São as mulheres que representam o
00:02:42
Mais disparidades em termos de
00:02:45
tamanho entre diferentes países.
00:02:47
Aí vai.

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résultat(s)
00:00:02
is om de verdeling weer te geven
00:00:03
van mannen en vrouwen tot
00:00:04
met behulp van snordozen.
00:00:06
Dus de casus die we zagen in
00:00:07
Inleiding tot de verschillende
00:00:08
visualisaties en probeer
00:00:09
bepalen welk geslacht de
00:00:11
meer verschillen op deze maten.
00:00:13
Het is al iets eerder beantwoord,
00:00:15
Maar hier zullen we proberen het opnieuw te zien.
00:00:18
Dus daarvoor zullen we selecteren
00:00:19
Voor één keer, daar, de twee kolommen,
00:00:21
Want we gaan willen vergelijken
00:00:22
Beide. Dus ik selecteer het,
00:00:24
Ik ga naar de Insertions en
00:00:26
Dozen met snorharen zullen eindigen
00:00:27
in hetzelfde menu als het histogram.
00:00:29
We gaan hierheen om hem te selecteren.
00:00:31
We gaan zoals gewoonlijk
00:00:32
niet per se het behouden van de titel.
00:00:34
Het is aan jou
00:00:35
na het aanpassen.
00:00:36
Intussen
00:00:37
Ik houd het simpel.
00:00:39
Het toont ons een waarde in
00:00:40
Standaard categorie-as die
00:00:42
is niet per se interessant.
00:00:43
Dus daar zal ik het verwijderen en de zorgen
00:00:46
is dat de schaal begint bij 0,
00:00:48
Wat maakt onze
00:00:50
Snorharen worden volledig verpletterd.
00:00:51
Dus hier ga ik naartoe
00:00:53
in opmaak hier
00:00:55
en stel een minimumgrootte in
00:00:57
die er zal zijn,
00:00:59
Ik denk, 155, we zullen niet slecht zijn.
00:01:03
Inderdaad 155 en daar,
00:01:04
Op dezelfde manier,
00:01:06
We kunnen onszelf op maximaal 190 zetten
00:01:09
om iets te hebben...
00:01:13
Dat is het, we zijn niet slecht.
00:01:15
Het element is heel duidelijk,
00:01:17
we hoeven alleen maar te specificeren
00:01:19
Legendes. Dus daarvoor,
00:01:21
We gaan ze hier toevoegen
00:01:23
in de elementen van de grafiek.
00:01:24
Dit zijn de mannen en vrouwen
00:01:26
die hieronder verschijnen.
00:01:28
Ik zou het liever zo zien.
00:01:31
En zo komen we uit bij deze grafiek.
00:01:34
Voor informatie,
00:01:34
Ik heb het in de inleiding niet gespecificeerd,
00:01:36
Maar opeens zijn deze punten
00:01:38
zogenaamde waarden
00:01:39
uitersten of uitschieters,
00:01:40
dat wil zeggen dat ze niet terugkeren
00:01:42
echt als onderdeel van de massa
00:01:44
van gegevens en zo zullen we
00:01:46
ze een beetje af te wijzen,
00:01:48
We gaan ze uit de kwartielen halen.
00:01:50
Dus hier het eerste kwartiel, het tweede,
00:01:53
de derde, de vierde, et cetera et cetera.
00:01:56
En als we de vraag moesten beantwoorden,
00:01:58
het was al gedaan,
00:01:59
Zoals ik al eerder zei,
00:02:01
duidelijk waar er het meest is
00:02:04
variëteit, tussen aanhalingstekens,
00:02:05
er is meer diversiteit,
00:02:08
het gaat ineens over vrouwen,
00:02:10
die een vrij grote amplitude hebben,
00:02:12
die eindigde op 175 voor
00:02:15
start rond 158, 159.
00:02:18
En mannen zijn nog maar net begonnen
00:02:19
tot 175 voor 185. Of eigenlijk,
00:02:22
Mannen hebben ongeveer
00:02:24
9, 10 centimeter
00:02:25
verschil
00:02:26
terwijl vrouwen veel meer hebben.
00:02:29
Dat is bijna 20 centimeter diversiteit.
00:02:31
Daarom
00:02:31
om de vraag te beantwoorden dat
00:02:33
werd ons gevraagd en daar plotseling,
00:02:35
Het zijn de snorharen die
00:02:38
het mogelijk maakte om te reageren,
00:02:40
Het zijn de vrouwen die de
00:02:42
Meer verschillen in termen van
00:02:45
grootte tussen verschillende landen.
00:02:47
Daar ga je.

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résultat(s)
00:00:02
è quello di visualizzare la distribuzione
00:00:03
di uomini e donne a
00:00:04
usando scatole di baffi.
00:00:06
Quindi il caso che abbiamo visto in
00:00:07
Introduzione ai diversi
00:00:08
visualizzazioni e provare a
00:00:09
Determinare quale sesso ha il
00:00:11
più disparità su queste dimensioni.
00:00:13
È già stato risposto un po 'prima,
00:00:15
Ma qui proveremo a rivederlo.
00:00:18
Quindi per questo selezioneremo
00:00:19
Per una volta, lì, le due colonne,
00:00:21
perché vogliamo confrontare
00:00:22
Ambedue. Quindi lo seleziono,
00:00:24
Vado alle inserzioni e
00:00:26
Le scatole di baffi finiranno
00:00:27
nello stesso menu dell'istogramma.
00:00:29
Andremo qui per selezionarlo.
00:00:31
Andiamo come al solito
00:00:32
non necessariamente mantenendo il titolo.
00:00:34
Dipende da te
00:00:35
dopo la personalizzazione.
00:00:36
Nel frattempo
00:00:37
Lo farò semplice.
00:00:39
Ci mostra un valore in
00:00:40
Asse di categorie predefinito che
00:00:42
non è necessariamente interessante.
00:00:43
Quindi lì lo rimuoverò e la preoccupazione
00:00:46
è che la scala inizia da 0,
00:00:48
Cosa rende il nostro
00:00:50
I baffi sono completamente schiacciati.
00:00:51
Quindi eccomi qui ad andare
00:00:53
nella formattazione qui
00:00:55
e impostare una dimensione minima
00:00:57
che sarà in giro,
00:00:59
Penso che, 155, non saremo cattivi.
00:01:03
Infatti 155 e lì,
00:01:04
Allo stesso modo,
00:01:06
Possiamo metterci ad un massimo di 190
00:01:09
per avere qualcosa...
00:01:13
Questo è tutto, non siamo cattivi.
00:01:15
L'elemento è abbastanza chiaro,
00:01:17
dobbiamo solo specificare
00:01:19
Leggende. Quindi, per questo,
00:01:21
Andremo ad aggiungerli qui
00:01:23
negli elementi del grafico.
00:01:24
Questi sono gli uomini e le donne
00:01:26
che appaiono di seguito.
00:01:28
Preferirei vederla così.
00:01:31
E così finiamo con questo grafico.
00:01:34
Per informazioni,
00:01:34
Non l'ho specificato nell'introduzione,
00:01:36
Ma improvvisamente questi punti sono
00:01:38
I cosiddetti valori
00:01:39
estremi o valori anomali,
00:01:40
vale a dire, non ritornano
00:01:42
davvero come parte della massa
00:01:44
di dati e così faremo
00:01:46
respingili un po ',
00:01:48
Li metteremo fuori dai quartili.
00:01:50
Quindi ecco il primo quartile, il secondo,
00:01:53
il terzo, il quarto, et cetera et cetera.
00:01:56
E se dovessimo rispondere alla domanda,
00:01:58
era già stato fatto,
00:01:59
Come ho detto prima,
00:02:01
chiaramente dove c'è di più
00:02:04
varietà, tra virgolette,
00:02:05
c'è più diversità,
00:02:08
parla di donne all'improvviso,
00:02:10
che hanno un'ampiezza abbastanza grande,
00:02:12
che finì a 175 per
00:02:15
Inizia intorno a 158, 159.
00:02:18
E gli uomini sono solo all'inizio
00:02:19
a 175 per 185. O fondamentalmente,
00:02:22
Gli uomini hanno circa
00:02:24
9, 10 centimetri
00:02:25
differenza
00:02:26
mentre le donne hanno molto di più.
00:02:29
Sono quasi 20 centimetri di diversità.
00:02:31
Pertanto
00:02:31
per rispondere alla domanda che
00:02:33
ci è stato chiesto e lì improvvisamente,
00:02:35
Sono le scatole di baffi che
00:02:38
ha reso possibile rispondere,
00:02:40
Sono le donne che rappresentano il
00:02:42
Più disparità in termini di
00:02:45
dimensioni tra diversi paesi.
00:02:47
Ecco.

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résultat(s)
00:00:02
هو عرض التوزيع
00:00:03
من الرجال والنساء إلى
00:00:04
باستخدام صناديق الشارب.
00:00:06
لذا فإن الحالة التي رأيناها في
00:00:07
مقدمة للمختلف
00:00:08
التصورات ومحاولة
00:00:09
تحديد الجنس الذي يحتوي على
00:00:11
المزيد من التفاوتات في هذه الأحجام.
00:00:13
لقد تم الرد عليه بالفعل قبل ذلك بقليل ،
00:00:15
ولكن هنا سنحاول رؤيته مرة أخرى.
00:00:18
لذلك سوف نختار
00:00:19
لمرة واحدة ، هناك ، العمودين ،
00:00:21
لأننا سنرغب في المقارنة
00:00:22
كلا. لذلك أختاره ،
00:00:24
أذهب إلى الإدخالات و
00:00:26
ستنتهي صناديق الشعيرات
00:00:27
في نفس القائمة مثل الرسم البياني.
00:00:29
سنذهب هنا لاختياره.
00:00:31
نذهب كالمعتاد
00:00:32
ليس بالضرورة الاحتفاظ بالعنوان.
00:00:34
الأمر متروك لك
00:00:35
بعد التخصيص.
00:00:36
وفي الوقت نفسه،
00:00:37
سأبقيها بسيطة.
00:00:39
يوضح لنا قيمة في
00:00:40
محور الفئة الافتراضي الذي
00:00:42
ليست بالضرورة مثيرة للاهتمام.
00:00:43
لذلك هناك سوف إزالته والقلق
00:00:46
هو أن المقياس يبدأ من 0 ،
00:00:48
ما الذي يجعل لدينا
00:00:50
يتم سحق شعيرات تماما.
00:00:51
لذا ها أنا ذاهب للذهاب
00:00:53
بالتنسيق هنا
00:00:55
وتعيين الحد الأدنى للحجم
00:00:57
الذي سيكون موجودا ،
00:00:59
أعتقد ، 155 ، لن نكون سيئين.
00:01:03
في الواقع 155 وهناك ،
00:01:04
بنفس الطريقة،
00:01:06
يمكننا أن نضع أنفسنا بحد أقصى 190
00:01:09
للحصول على شيء ...
00:01:13
هذا كل شيء ، نحن لسنا سيئين.
00:01:15
العنصر واضح تماما ،
00:01:17
نحتاج فقط إلى تحديد
00:01:19
الأساطير. لذلك من أجل ذلك،
00:01:21
سنذهب لإضافتها هنا
00:01:23
في عناصر الرسم البياني.
00:01:24
هؤلاء هم الرجال والنساء
00:01:26
التي تظهر أدناه.
00:01:28
أفضل أن أراها هكذا.
00:01:31
وبذلك نصل إلى هذا التمثيل البياني.
00:01:34
للحصول على معلومات،
00:01:34
لم أحددها في المقدمة ،
00:01:36
لكن فجأة أصبحت هذه النقاط
00:01:38
ما يسمى بالقيم
00:01:39
التطرف أو القيم المتطرفة ،
00:01:40
وهذا يعني أنهم لا يعودون
00:01:42
حقا كجزء من الكتلة
00:01:44
من البيانات وهكذا سنقوم
00:01:46
رفضهم قليلا ،
00:01:48
سنقوم بإخراجهم من الأرباع.
00:01:50
إذن هنا الربع الأول ، الثاني ،
00:01:53
الثالث والرابع وما إلى ذلك.
00:01:56
وإذا كان علينا الإجابة عن السؤال،
00:01:58
لقد تم ذلك بالفعل ،
00:01:59
كما قلت سابقا،
00:02:01
من الواضح أين يوجد أكثر
00:02:04
متنوعة ، بين علامتي اقتباس ،
00:02:05
هناك المزيد من التنوع ،
00:02:08
يتعلق الأمر بالنساء فجأة ،
00:02:10
التي لها سعة كبيرة إلى حد ما ،
00:02:12
التي انتهت في 175 ل
00:02:15
تبدأ حوالي 158 ، 159.
00:02:18
والرجال بدأوا للتو
00:02:19
إلى 175 مقابل 185. أو في الأساس،
00:02:22
الرجال لديهم حوالي
00:02:24
9 ، 10 سنتيمترات
00:02:25
اختلاف
00:02:26
في حين أن النساء لديهن أكثر من ذلك بكثير.
00:02:29
هذا ما يقرب من 20 سم من التنوع.
00:02:31
لذلك
00:02:31
للإجابة عن السؤال الذي
00:02:33
طلب منا وهناك فجأة ،
00:02:35
إنها صناديق الشوارب التي
00:02:38
جعل من الممكن الرد ،
00:02:40
المرأة هي التي تمثل
00:02:42
المزيد من التفاوتات من حيث
00:02:45
الحجم بين مختلف البلدان.
00:02:47
هناك حيث تذهب.

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résultat(s)
00:00:02
dağıtımı göstermektir
00:00:03
erkek ve kadınların
00:00:04
bıyık kutuları kullanarak.
00:00:06
Yani gördüğümüz durum
00:00:07
Farklı olana giriş
00:00:08
görselleştirmeler ve denemek
00:00:09
hangi cinsiyetin olduğunu belirlemek
00:00:11
bu boyutlarda daha fazla eşitsizlik.
00:00:13
Zaten biraz önce cevaplandı,
00:00:15
Ama burada tekrar görmeye çalışacağız.
00:00:18
Bunun için seçeceğiz
00:00:19
bir kereliğine, orada, iki sütun,
00:00:21
çünkü karşılaştırmak isteyeceğiz
00:00:22
Her ikisi. Bu yüzden onu seçiyorum,
00:00:24
Eklemelere gidiyorum ve
00:00:26
Bıyık kutuları sona erecek
00:00:27
histogramla aynı menüde.
00:00:29
Onu seçmek için buraya gideceğiz.
00:00:31
Her zamanki gibi gidiyoruz
00:00:32
başlığı tutmak zorunda değildir.
00:00:34
Bu size kalmış
00:00:35
özelleştirdikten sonra.
00:00:36
Bu arada
00:00:37
Basit tutacağım.
00:00:39
Bize bir değer gösterir
00:00:40
Varsayılan kategori ekseni
00:00:42
mutlaka ilginç değildir.
00:00:43
Bu yüzden orada onu ve endişeyi ortadan kaldıracağım
00:00:46
ölçeğin 0'dan başlamasıdır,
00:00:48
Bizi ne yapar?
00:00:50
Bıyıklar tamamen ezilir.
00:00:51
İşte gideceğim
00:00:53
burada biçimlendirme
00:00:55
tıklayın ve minimum boyut belirleyin
00:00:57
etrafta olacak,
00:00:59
Bence 155, fena olmayacağız.
00:01:03
Gerçekten de 155 ve orada,
00:01:04
Aynı şekilde,
00:01:06
Kendimizi maksimum 190'a koyabiliriz
00:01:09
bir şeye sahip olmak...
00:01:13
İşte bu kadar, fena değiliz.
00:01:15
Unsur oldukça açık,
00:01:17
sadece belirtmemiz gerekiyor
00:01:19
Efsane. Bunun için,
00:01:21
Onları buraya ekleyeceğiz
00:01:23
grafiğin öğelerinde.
00:01:24
Bunlar erkekler ve kadınlar
00:01:26
aşağıda görünen.
00:01:28
Böyle görmeyi tercih ederim.
00:01:31
Ve böylece bu grafikle sonuçlanıyoruz.
00:01:34
Bilgi için,
00:01:34
Girişte belirtmedim,
00:01:36
Ama birdenbire bu noktalar
00:01:38
sözde değerler
00:01:39
aşırı uçlar veya aykırı değerler,
00:01:40
yani geri dönmüyorlar
00:01:42
gerçekten kitlenin bir parçası olarak
00:01:44
veri ve böylece yapacağız
00:01:46
onları biraz reddet,
00:01:48
Onları çeyreklerin dışına çıkaracağız.
00:01:50
İşte burada ilk çeyrek, ikinci çeyrek,
00:01:53
üçüncü, dördüncü, et cetera et cetera.
00:01:56
Ve eğer soruyu cevaplamak zorunda kalsaydık,
00:01:58
zaten yapılmıştı,
00:01:59
Daha önce de söylediğim gibi,
00:02:01
açıkça en çok nerede olduğu
00:02:04
çeşitlilik, tırnak işaretleri içinde,
00:02:05
daha fazla çeşitlilik var,
00:02:08
aniden kadınlarla ilgili,
00:02:10
oldukça büyük bir genliğe sahip,
00:02:12
için 175'te bitiren
00:02:15
158, 159 civarında başlayın.
00:02:18
Ve erkekler daha yeni başlıyor
00:02:19
185 için 175'e. Veya temel olarak,
00:02:22
Erkeklerin hakkında
00:02:24
9, 10 santimetre
00:02:25
fark
00:02:26
kadınlar ise çok daha fazlasına sahipken.
00:02:29
Bu neredeyse 20 santimetrelik bir çeşitlilik.
00:02:31
Bu yüzden
00:02:31
sorusuna cevap vermek için
00:02:33
bize soruldu ve orada aniden,
00:02:35
Bıyık kutuları
00:02:38
yanıt vermeyi mümkün kıldı,
00:02:40
Temsil eden kadınlardır
00:02:42
Açısından daha fazla eşitsizlik
00:02:45
farklı ülkeler arasındaki boyut.
00:02:47
İşte gidiyorsun.

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résultat(s)
00:00:02
jest wyświetlenie rozkładu
00:00:03
mężczyzn i kobiet do
00:00:04
za pomocą wąsów.
00:00:06
Tak więc przypadek, który widzieliśmy w
00:00:07
Wprowadzenie do różnych
00:00:08
wizualizacje i spróbuj
00:00:09
określić, która płeć ma
00:00:11
więcej rozbieżności w tych rozmiarach.
00:00:13
Odpowiedź została już udzielona nieco wcześniej,
00:00:15
Ale tutaj spróbujemy zobaczyć to ponownie.
00:00:18
Więc do tego wybierzemy
00:00:19
Tym razem dwie kolumny,
00:00:21
Bo będziemy chcieli porównać
00:00:22
Obie. Więc wybieram go,
00:00:24
Wchodzę do Wstawek i
00:00:26
Pudełka wąsów skończą
00:00:27
w tym samym menu co histogram.
00:00:29
Pojedziemy tutaj, aby go wybrać.
00:00:31
Jedziemy jak zwykle
00:00:32
niekoniecznie zachowując tytuł.
00:00:34
To zależy od Ciebie
00:00:35
po dostosowaniu.
00:00:36
Tymczasem
00:00:37
Zachowam prostotę.
00:00:39
Pokazuje nam wartość w
00:00:40
Domyślna oś kategorii, która
00:00:42
niekoniecznie jest interesujące.
00:00:43
Więc tam usunę to i zmartwienie
00:00:46
oznacza, że skala zaczyna się od 0,
00:00:48
Co sprawia, że nasze
00:00:50
Wąsy są całkowicie zmiażdżone.
00:00:51
Więc oto pójdę
00:00:53
w formatowaniu tutaj
00:00:55
i ustaw minimalny rozmiar
00:00:57
który będzie w pobliżu,
00:00:59
Myślę, że 155, nie będziemy źli.
00:01:03
Rzeczywiście, 155 i tam,
00:01:04
W ten sam sposób
00:01:06
Możemy postawić się na maksymalnie 190
00:01:09
mieć coś...
00:01:13
To wszystko, nie jesteśmy źli.
00:01:15
Element jest dość jasny,
00:01:17
Musimy tylko określić
00:01:19
Legendy. Więc do tego,
00:01:21
Dodamy je tutaj
00:01:23
w elementach wykresu.
00:01:24
To są mężczyźni i kobiety
00:01:26
które znajdują się poniżej.
00:01:28
Wolałbym, żeby tak to widzieć.
00:01:31
I tak kończymy z tym wykresem.
00:01:34
Dla informacji,
00:01:34
Nie sprecyzowałem tego we wstępie,
00:01:36
Ale nagle te punkty są
00:01:38
tak zwane wartości
00:01:39
skrajne lub odstające,
00:01:40
Oznacza to, że nie wracają
00:01:42
naprawdę jako część Mszy
00:01:44
danych i tak będziemy
00:01:46
odrzuć je trochę,
00:01:48
Wyrzucimy je z kwartyli.
00:01:50
Więc tutaj pierwszy kwartyl, drugi,
00:01:53
trzeci, czwarty, et cetera et cetera.
00:01:56
A gdybyśmy musieli odpowiedzieć na pytanie,
00:01:58
to już zostało zrobione,
00:01:59
Jak powiedziałem wcześniej,
00:02:01
wyraźnie tam, gdzie jest najwięcej
00:02:04
odmiana, w cudzysłowie,
00:02:05
jest więcej różnorodności,
00:02:08
Chodzi o kobiety nagle,
00:02:10
które mają dość dużą amplitudę,
00:02:12
który zakończył się na 175 dla
00:02:15
Zacznij około 158, 159.
00:02:18
A mężczyźni dopiero zaczynają
00:02:19
do 175 za 185. Lub w zasadzie,
00:02:22
Mężczyźni mają około
00:02:24
9, 10 centymetrów
00:02:25
różnica
00:02:26
podczas gdy kobiety mają znacznie więcej.
00:02:29
To prawie 20 centymetrów różnorodności.
00:02:31
Więc
00:02:31
odpowiedzieć na pytanie, że
00:02:33
został do nas poproszony i nagle,
00:02:35
To właśnie pudełka z wąsami
00:02:38
umożliwił udzielenie odpowiedzi,
00:02:40
To kobiety reprezentują
00:02:42
Więcej rozbieżności pod względem
00:02:45
rozmiar między różnymi krajami.
00:02:47
Proszę bardzo.

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résultat(s)
00:00:02
वितरण प्रदर्शित करना है
00:00:03
पुरुषों और महिलाओं की संख्या
00:00:04
मूंछ बक्से का उपयोग करना।
00:00:06
तो जो मामला हमने देखा
00:00:07
अलग-अलग का परिचय
00:00:08
विज़ुअलाइज़ेशन और कोशिश करें
00:00:09
निर्धारित करें कि कौन सा सेक्स है
00:00:11
इन आकारों पर अधिक असमानताएं।
00:00:13
इसका जवाब थोड़ा पहले ही दिया जा चुका है,
00:00:15
लेकिन यहां हम इसे फिर से देखने की कोशिश करेंगे।
00:00:18
तो इसके लिए हम चयन करेंगे
00:00:19
एक बार के लिए, वहाँ, दो कॉलम,
00:00:21
क्योंकि हम तुलना करना चाहते हैं
00:00:22
दोनों। तो मैं इसे चुनता हूं,
00:00:24
मैं सम्मिलन पर जाता हूं और
00:00:26
मूंछों के बक्से खत्म हो जाएंगे
00:00:27
हिस्टोग्राम के समान मेनू में।
00:00:29
हम उसे चुनने के लिए यहां जा रहे हैं।
00:00:31
हम हमेशा की तरह चलते हैं
00:00:32
जरूरी नहीं कि शीर्षक रखा जाए।
00:00:34
यह आप पर निर्भर है
00:00:35
अनुकूलन के बाद।
00:00:36
इस बीच
00:00:37
मैं इसे सरल रखूंगा।
00:00:39
यह हमें एक मूल्य दिखाता है
00:00:40
डिफ़ॉल्ट श्रेणी अक्ष कि
00:00:42
जरूरी नहीं कि दिलचस्प हो।
00:00:43
तो वहां मैं इसे और चिंता को दूर कर दूंगा
00:00:46
यह है कि पैमाना 0 से शुरू होता है,
00:00:48
हमारा क्या बनाता है
00:00:50
मूंछें पूरी तरह से कुचल दी जाती हैं।
00:00:51
तो यहाँ मैं जा रहा हूँ
00:00:53
यहाँ स्वरूपण में
00:00:55
और एक न्यूनतम आकार सेट करें
00:00:57
जो आसपास होने वाला है,
00:00:59
मुझे लगता है, 155, हम बुरे नहीं होंगे।
00:01:03
वास्तव में 155 और वहां,
00:01:04
उसी तरह,
00:01:06
हम खुद को अधिकतम 190 पर रख सकते हैं।
00:01:09
कुछ पाने के लिए ...
00:01:13
यही है, हम बुरे नहीं हैं।
00:01:15
तत्व काफी स्पष्ट है,
00:01:17
हमें बस निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है
00:01:19
किंवदंतियों। तो उसके लिए,
00:01:21
हम उन्हें यहां जोड़ देंगे
00:01:23
चार्ट के तत्वों में।
00:01:24
ये हैं पुरुष और महिलाएं
00:01:26
जो नीचे दिखाई देते हैं।
00:01:28
मैं इसे इस तरह देखना पसंद करूंगा।
00:01:31
और इसलिए हम इस ग्राफ के साथ समाप्त होते हैं।
00:01:34
जानकारी के लिए,
00:01:34
मैंने इसे परिचय में निर्दिष्ट नहीं किया,
00:01:36
लेकिन अचानक ये बिंदु हैं
00:01:38
तथाकथित मूल्य
00:01:39
चरम सीमा या आउटलायर्स,
00:01:40
कहने का मतलब है, वे वापस नहीं आते हैं
00:01:42
वास्तव में द्रव्यमान के हिस्से के रूप में
00:01:44
डेटा की संख्या और इसलिए हम करेंगे
00:01:46
उन्हें थोड़ा खारिज कर दो,
00:01:48
हम उन्हें चतुर्थकों से बाहर करने जा रहे हैं।
00:01:50
तो यहाँ पहला चतुर्थक, दूसरा,
00:01:53
तीसरा, चौथा, वगैरह आदि।
00:01:56
और अगर हमें सवाल का जवाब देना था,
00:01:58
यह पहले ही किया जा चुका था,
00:01:59
जैसा कि मैंने पहले कहा,
00:02:01
स्पष्ट रूप से जहां सबसे अधिक है
00:02:04
विविधता, उद्धरण चिह्नों में,
00:02:05
अधिक विविधता है,
00:02:08
यह अचानक महिलाओं के बारे में है,
00:02:10
जिसमें काफी बड़ा आयाम है,
00:02:12
जो 175 रन पर समाप्त हुआ
00:02:15
158, 159 के आसपास शुरू होता है।
00:02:18
और पुरुष अभी शुरू कर रहे हैं
00:02:19
185 रन पर 175 रन। या मूल रूप से,
00:02:22
पुरुषों के पास क्या है
00:02:24
9, 10 सेंटीमीटर
00:02:25
अंतर
00:02:26
जबकि महिलाओं के पास बहुत कुछ है।
00:02:29
यह लगभग 20 सेंटीमीटर की विविधता है।
00:02:31
इसलिए
00:02:31
इस सवाल का जवाब देने के लिए कि
00:02:33
हमसे पूछा गया और अचानक वहां,
00:02:35
यह मूंछ के बक्से हैं जो
00:02:38
जवाब देना संभव हो गया,
00:02:40
यह महिलाएं हैं जो इसका प्रतिनिधित्व करती हैं
00:02:42
के संदर्भ में अधिक असमानताएं
00:02:45
विभिन्न देशों के बीच आकार।
00:02:47
तुम वहाँ जाओ।

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résultat(s)
00:00:02
adalah untuk menampilkan distribusi
00:00:03
laki-laki dan perempuan untuk
00:00:04
menggunakan kotak kumis.
00:00:06
Jadi kasus yang kita lihat di
00:00:07
Pengantar yang berbeda
00:00:08
visualisasi dan coba
00:00:09
Tentukan jenis kelamin mana yang memiliki
00:00:11
lebih banyak perbedaan pada ukuran ini.
00:00:13
Itu sudah dijawab sedikit lebih awal,
00:00:15
Tapi di sini kita akan mencoba melihatnya lagi.
00:00:18
Jadi untuk itu kita akan memilih
00:00:19
untuk sekali ini, di sana, dua kolom,
00:00:21
karena kita akan ingin membandingkan
00:00:22
Keduanya. Jadi saya memilihnya,
00:00:24
Saya pergi ke Penyisipan dan
00:00:26
Kotak kumis akan berakhir
00:00:27
dalam menu yang sama dengan histogram.
00:00:29
Kami akan pergi ke sini untuk memilihnya.
00:00:31
Kami pergi seperti biasa
00:00:32
belum tentu mempertahankan gelar.
00:00:34
Terserah Anda
00:00:35
setelah menyesuaikan.
00:00:36
Sementara
00:00:37
Saya akan membuatnya tetap sederhana.
00:00:39
Ini menunjukkan kepada kita nilai dalam
00:00:40
Sumbu kategori default yang
00:00:42
belum tentu menarik.
00:00:43
Jadi di sana saya akan menghapusnya dan khawatir
00:00:46
adalah bahwa skala dimulai dari 0,
00:00:48
Apa yang membuat kami
00:00:50
Kumis benar-benar hancur.
00:00:51
Jadi di sini saya akan pergi
00:00:53
dalam memformat di sini
00:00:55
dan tetapkan ukuran minimum
00:00:57
yang akan ada di sekitar,
00:00:59
Saya pikir, 155, kita tidak akan buruk.
00:01:03
Memang 155 dan di sana,
00:01:04
Dengan cara yang sama,
00:01:06
Kita dapat menempatkan diri kita pada maksimum 190
00:01:09
untuk memiliki sesuatu ...
00:01:13
Itu saja, kami tidak buruk.
00:01:15
Elemennya cukup jelas,
00:01:17
kita hanya perlu menentukan
00:01:19
Legenda. Jadi untuk itu,
00:01:21
Kami akan menambahkannya di sini
00:01:23
dalam elemen bagan.
00:01:24
Ini adalah pria dan wanita
00:01:26
yang muncul di bawah.
00:01:28
Saya lebih suka melihatnya seperti ini.
00:01:31
Jadi kita berakhir dengan grafik ini.
00:01:34
Sebagai informasi,
00:01:34
Saya tidak menentukannya dalam pendahuluan,
00:01:36
Tapi tiba-tiba poin-poin ini
00:01:38
apa yang disebut nilai
00:01:39
ekstrem atau outlier,
00:01:40
Artinya, mereka tidak kembali
00:01:42
benar-benar sebagai bagian dari massa
00:01:44
data dan kami akan melakukannya
00:01:46
abaikan mereka sedikit,
00:01:48
Kami akan mengeluarkannya dari kuartil.
00:01:50
Jadi di sini kuartil pertama, yang kedua,
00:01:53
yang ketiga, yang keempat, dan sebagainya.
00:01:56
Dan jika kita harus menjawab pertanyaan itu,
00:01:58
itu sudah dilakukan,
00:01:59
Seperti yang saya katakan sebelumnya,
00:02:01
jelas di mana ada paling banyak
00:02:04
variasi, dalam tanda kutip,
00:02:05
ada lebih banyak keragaman,
00:02:08
Ini tentang wanita tiba-tiba,
00:02:10
yang memiliki amplitudo cukup besar,
00:02:12
yang selesai pada 175 untuk
00:02:15
Mulai sekitar 158, 159.
00:02:18
Dan pria baru saja mulai
00:02:19
menjadi 175 untuk 185. Atau pada dasarnya,
00:02:22
Pria memiliki tentang
00:02:24
9, 10 sentimeter
00:02:25
perbedaan
00:02:26
sementara wanita memiliki lebih banyak.
00:02:29
Itu hampir 20 sentimeter keanekaragaman.
00:02:31
Jadi
00:02:31
untuk menjawab pertanyaan bahwa
00:02:33
diminta kepada kami dan tiba-tiba di sana,
00:02:35
Ini adalah kotak kumis yang
00:02:38
memungkinkan untuk merespons,
00:02:40
Perempuanlah yang mewakili
00:02:42
Lebih banyak perbedaan dalam hal
00:02:45
ukuran antara negara yang berbeda.
00:02:47
Dan itu dia.

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résultat(s)
00:00:02
é exibir a distribuição
00:00:03
de homens e mulheres em
00:00:04
com a ajuda de parcelas de caixa.
00:00:06
Então, o caso que vimos em
00:00:07
Introdução aos diferentes
00:00:08
visualizações e tente
00:00:09
Determinar qual o género que tem a
00:00:11
Não há mais disparidades nesses tamanhos.
00:00:13
Já respondemos um pouco antes,
00:00:15
Mas agora vamos tentar vê-lo novamente.
00:00:18
Então, para isso, vamos selecionar
00:00:19
Por uma vez, ali, as duas colunas,
00:00:21
Porque vamos querer comparar
00:00:22
Ambos. Então eu seleciono,
00:00:24
Estou indo para as Inserções e o
00:00:26
as parcelas de caixa vão acabar
00:00:27
no mesmo menu do histograma.
00:00:29
Vamos passar aqui e selecioná-lo.
00:00:31
Vamos como de costume
00:00:32
não necessariamente manter o título.
00:00:34
Depende de si
00:00:35
após a personalização.
00:00:36
Entretanto,
00:00:37
Vou simplificar.
00:00:39
Mostra-nos um valor em
00:00:40
Eixo x padrão que
00:00:42
não é necessariamente interessante.
00:00:43
Então aí eu vou tirar e me preocupar
00:00:46
é que a escala começa em 0,
00:00:48
É por isso que o nosso
00:00:50
Os bigodes são completamente esmagados.
00:00:51
Então lá vou eu
00:00:53
na formatação aqui
00:00:55
e definir um tamanho mínimo
00:00:57
isso vai estar por aí,
00:00:59
Acho que, 155, não seremos maus.
00:01:03
Efetivamente 155 e lá,
00:01:04
Da mesma forma,
00:01:06
Podemos colocar-nos num máximo de 190
00:01:09
para ter algo...
00:01:13
É isso, não somos maus.
00:01:15
O elemento é bastante claro,
00:01:17
Só precisamos de esclarecer
00:01:19
Lendas. Então, para isso,
00:01:21
Vamos adicioná-los de volta aqui
00:01:23
nos elementos do gráfico.
00:01:24
Estes são os homens e as mulheres
00:01:26
que aparecem abaixo.
00:01:28
Eu prefiro ir assim.
00:01:31
E assim acabamos com este gráfico.
00:01:34
Para informações, consultar:
00:01:34
Eu não disse isso na introdução,
00:01:36
Mas estes pontos são:
00:01:38
os chamados valores
00:01:39
extremos ou valores anómalos,
00:01:40
ou seja, não se encaixam
00:01:42
realmente como parte da massa
00:01:44
dados e assim vamos
00:01:46
Espalhe-os um pouco,
00:01:48
Vamos colocá-los fora dos quartis.
00:01:50
Então aqui o primeiro quartil, o segundo,
00:01:53
a terceira, a quarta, et cetera et cetera.
00:01:56
E se tivéssemos que responder à pergunta,
00:01:58
Já o fizemos antes,
00:01:59
Como disse anteriormente,
00:02:01
claramente onde há mais
00:02:04
variedade, entre aspas,
00:02:05
há mais diversidade,
00:02:08
É sobre as mulheres na época,
00:02:10
que têm uma amplitude bastante grande,
00:02:12
que terminou em 175 para
00:02:15
comece por volta de 158, 159.
00:02:18
E os homens estão começando
00:02:19
a 175 para 185. Ou, basicamente,
00:02:22
Os homens têm, grosso modo,
00:02:24
9,10 centímetros
00:02:25
diferença,
00:02:26
enquanto as mulheres têm muito mais.
00:02:29
São quase 20 centímetros de diversidade.
00:02:31
Por conseguinte,
00:02:31
para responder à pergunta que
00:02:33
foi perguntado e lá imediatamente,
00:02:35
São os enredos de caixa que
00:02:38
permitiram responder,
00:02:40
São as mulheres que representam o
00:02:42
mais disparidades em termos de
00:02:45
entre diferentes países.
00:02:47
Aqui tens.

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