Uno specialista ML raccoglie i log di utilizzo giornalieri e aggiunge i metadati dei clienti, inclusa l'età, quindi crea due feature categoriche: dayofweek e binned_age. Per esplorare come l'utilizzo varia in base al giorno della settimana tra i gruppi di età, quale metodo di analisi dovrebbe utilizzare lo specialista?

Le tabelle di contingenza (crosstabulations) sono il metodo più appropriato per esplorare la relazione tra due variabili categoriche come dayofweek e binnedage. Esse mostrano la distribuzione congiunta delle frequenze di queste variabili, permettendo di identificare pattern o dipendenze nell'utilizzo tra i diversi giorni della settimana e i gruppi di età. Uno scatterplot non è adatto per variabili categoriche in quanto non mostra la frequenza o la relazione tra categorie. Le word cloud sono usate per l'analisi testuale e non sono pertinenti qui. Un boxplot è utile per visualizzare la distribuzione di una variabile numerica rispetto a una categorica, ma non per due variabili categoriche.