Soal Serius Day 14 - Data Visualization in Python I

Apa fungsi utama Matplotlib dalam data science?

• Pembuatan model machine learning

• Analisis statistik data

• Visualisasi data

• Pengolahan data teks

Histogram digunakan untuk:

• Menampilkan hubungan antara dua variabel numerik

• Menampilkan distribusi frekuensi satu variabel numerik

• Membuat grafik pie chart

• Menampilkan data kategorikal

Apa yang dimaksud dengan plot bivariat?

• Plot yang menggunakan dua set data

• Plot yang hanya menggunakan satu variabel

• Plot yang menggabungkan data teks dan numerik

• Plot yang menggambarkan waktu sebagai variabel

Dalam konteks visualisasi data, 'boxplot' digunakan untuk:

• Menunjukkan korelasi antara dua variabel

• Menunjukkan potensi outlier dalam data

• Membuat plot linier

• Menampilkan data dalam bentuk peta

Dalam Matplotlib, untuk apa 'line plot' biasanya digunakan?

• Untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel kategorikal

• Untuk memvisualisasikan tren data sepanjang waktu

• Untuk menampilkan distribusi frekuensi satu variabel numerik

• Untuk membandingkan proporsi kategori dalam data

Apa tujuan utama dari membuat scatter plot?

• Menunjukkan data sepanjang waktu

• Menunjukkan distribusi satu variabel

• Membuat grafik pie

• Menampilkan hubungan antar dua variabel numerik

Apa yang dimaksud dengan visualisasi data univariat?

• Visualisasi yang menggunakan teks dan angka

• Visualisasi yang melibatkan dua variabel

• Visualisasi yang melibatkan satu variabel

• Visualisasi yang menampilkan data spasial

Manakah dari berikut ini bukan merupakan fitur dari Matplotlib?

• Integrasi dengan machine learning

• Membuat 3D scatter plot

• Membuat line plot

• Membuat heat map

Dalam Matplotlib, 'pie chart' digunakan untuk:

• Menganalisis tren waktu

• Menunjukkan hubungan antar variabel

• Menunjukkan proporsi kategori dalam data

• Menampilkan distribusi data

Apa yang dapat diketahui jika box pada boxplot semakin panjang?

• Data semakin condong (skewed)

• Data semakin terkumpul (clustered)

• Data semakin menyebar (spread out)

• Tidak ada informasi yang dapat diambil