WorldCloud
A apresentação de dados é um dos grandes desafios para quem prepara apresentações. Normalmente vemos inúmeros ppt´s com aqueles gráficos complexos que demandam praticamente uma graduação para compreendê-los.
Imagine o caso que lhe fosse pedido para analisar as palavras que aparecem repetidamente nas descrições de imóveis do AirBnB, que trabalho seria fazer no excel e depois transformar em um gráfico. Muitas vezes as ferramentas disponíveis nos pacotes pré-instalados no computador são limitadas. Mas no python fica muito mais fácil, veja um exemplo:
import numpy as np
from PIL import Image
# endereço LOCAL da SUA imagem
sing_image = np.array(Image.open("/content/merlion-singapore.jpg"))
# gerar uma wordcloud
wordcloud3 = WordCloud(stopwords=stopwords2,
background_color="black",
width=1000, height=1000, max_words=500,
mask=sing_image, max_font_size=200,
min_font_size=.5, contour_width=3, contour_color='steelblue').generate(all_summary2)
# mostrar a imagem final
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.imshow(wordcloud3, interpolation='bilinear')
ax.set_axis_off()
plt.imshow(wordcloud3);
wordcloud.to_file("airbnb_summary_wordcloud.png")Com poucas linhas de códigos é possível criar muito mais. Veja no notebook onde eu apresento os passos para preparar um nuvem de palavras ou tags utilizando Python e a biblioteca wordcloud.
Acesse o notebook para conferir os detalhes.
Veja outro exemplo do que podemos criar
Data Science na Prática
O material aqui desenvolvido é parte da provocação feita no curso de Data Science na Prática onde fui desafiado a tentar explicar os passos e ferramentas aplicadas durante a evolução do material. Todo o material a ser desenvolvido no curso será centralizado no GitHub.