Góp ý của nhóm

[lavData]

Bài làm đã xong, mong nhận được góp ý của các bạn.

[lavData]

Ở visualize bằng choropleth map ở phân tích câu 4 và bar chart race ở câu 5, vì xem những cái này trong file ipynb trên github không được, nên mình sẽ up riêng file cho các bạn và thầy xem và đán giá.

[bdhnhan]

• Chào các bạn, mình đã xem và thấy các bạn tìm dữ liệu rất chất lượng, đầu tư kĩ lưỡng. Mình có chút muốn trao đổi là liệu những thuộc tính về thời gian nó có nên thuộc loại dữ liệu 'categorical' thay vì 'numerical' được không á? mình cảm ơn nha

[dhptrung]

Sau khi xem qua bài làm của nhóm bạn thì mình có một số nhận xét như sau:

1. Về phần chọn dữ liệu, lên ý tưởng và code: dữ liệu nhóm bạn chọn khá hay, các yêu cầu được làm khá kĩ và đầy đủ, các câu hỏi mang lại nhiều ý nghĩa khi trả lời.
2. Về phần trình bày: nhóm bạn cũng đã trình bày đầy đủ, phân chia mục, giải thích từng bước rõ ràng. Mình chỉ có một vài góp ý nhỏ và thắc mắc cho phần này như sau:

• Theo mình được biết thì hiện nay trên thế giới có 206 quốc gia nên mình có thắc mắc: nếu ghi là dữ liệu "của 237 quốc qua trên thế giới" thì có chính xác không? Và sai chính tả một chút chỗ "quốc qua" :>
• Còn chỗ này, các bạn có thể tách các cột ra để cho dễ quan sát và đẹp hơn. (PERSONS_VACCINATED_1PLUS_DOSE_PER100, PERSONS_FULLY_VACCINATED... )

Cuối cùng mình xin chúc nhóm bạn đạt điểm cao trong đồ án này.

[ShinNgao12]

Cảm ơn góp ý của 2 bạn :))

• Về 237 quốc gia là sai sót của team mình. Thật ra thì nó phải là 237 quốc gia và vùng lãnh thỗ, dữ liệu ở đây bao gồm cả những vùng tự trị, quốc đảo, ...
• Còn dữ liệu thời gian: theo mình về bản chất, thì nó đã có sự phân biệt với nhau giữa các giá trị(có thể hiểu mỗi giá trị là duy nhất) nên xếp vào numerical sẽ hợp lý hơn. Nếu cố xếp nó vào categorical thì thường số lượng giá trị chính là số dòng hoặc số lượng của từng giá trị bằng nhau(như dữ liệu của team mình). Và như vậy thì không có ý nghĩa so sánh về phân bố bằng bar chart.