Histogram & Boxplot
📘 বিতরণ ও আউটলায়ার দেখা।
🌐 See distributions and outliers.
📈
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
বিতরণ ও আউটলায়ার দেখা।
বিতরণ ও আউটলায়ার দেখা।
🌐 English:
See distributions and outliers.
See distributions and outliers.
🗂 কোথায় পড়ে
২. ডেটা বিশ্লেষণ → ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন → Histogram & Boxplot
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Choose correct charts, build interactive plots
🧰 টুলস
Matplotlib, Seaborn, Plotly
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ডেটার আকৃতি ও আউটলায়ার এক নজরে বোঝা—EDA-র প্রথম চার্ট।
- ধাপ 1হিস্টোগ্রাম: মানকে বিনে ভাগ করে গণনা; বিন সংখ্যা বদলে দেখুন
- ধাপ 2বক্সপ্লট: বাক্স = Q1–Q3, দাগ = মিডিয়ান, হুইস্কার = 1.5×IQR, বাইরের বিন্দু = আউটলায়ার
- ধাপ 3একাধিক গ্রুপ পাশাপাশি বক্সপ্লটে তুলনা
- ধাপ 4ভায়োলিন = বক্স + ঘনত্ব; দুই-চূড়ার বিতরণ ধরা পড়ে
🧪 বাস্তব উদাহরণ
রোগীর বয়সের হিস্টোগ্রামে দুটি চূড়া → শিশু ও বয়স্ক দুটি ঝুঁকিগ্রুপ।
⚠️ সাধারণ ভুল
খুব কম বিন—গুরুত্বপূর্ণ প্যাটার্ন লুকিয়ে যায়।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
histogrambinsboxplotwhiskerviolin plot
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক4.1 হিস্টোগ্রাম4.1.1 বিন ও বিতরণের আকার
4.2 বক্সপ্লট4.2.1 মিডিয়ান4.2.2 IQR4.2.3 আউটলায়ার
4.3 ভায়োলিন প্লট4.3.1 ঘনত্বসহ
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Data Visualization)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport matplotlib.pyplot as plt, numpy as np
np.random.seed(1); x=np.random.normal(0,1,500)
fig,ax=plt.subplots(1,3,figsize=(12,3.5))
ax[0].hist(x,bins=30,color="#6d28d9"); ax[0].set_title("Histogram")
ax[1].boxplot([x,x*2+1]); ax[1].set_title("Boxplot")
ax[2].scatter(x,x*0.8+np.random.normal(0,.5,500),alpha=.4,c="#ec4899"); ax[2].set_title("Scatter")
plt.tight_layout(); plt.show()❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “বিন ও বিতরণের আকার” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
2. “মিডিয়ান, IQR, আউটলায়ার” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
3. “ঘনত্বসহ” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗