Bir ML uzmanı, günlük kullanım günlüklerini toplar ve yaş dahil olmak üzere müşteri meta verilerini ekler, ardından iki kategorik özellik oluşturur: dayofweek ve binned_age. Kullanımın yaş gruplarına göre haftanın gününe göre nasıl değiştiğini keşfetmek için uzman hangi analiz yöntemini kullanmalıdır?

Doğru cevap, dayofweek ve binnedage için çapraz tablolar (olasılık tabloları) oluşturmaktır. Çapraz tablolar, iki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkiyi özetlemek için kullanılır. Bu durumda, haftanın günü ve yaş grupları arasındaki kullanım değişimlerini görmek için idealdir. Her bir hücre, belirli bir gün ve yaş grubu kombinasyonunun sıklığını veya yüzdesini gösterir, bu da desenleri ve ilişkileri ortaya çıkarır. Diğer seçenekler uygun değildir: Scatterplot (dağılım grafiği) iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılır. dayofweek ve binnedage kategorik değişkenlerdir. Kelime bulutları, metin verilerindeki kelimelerin sıklığını görselleştirmek için kullanılır ve bu senaryo için alakasızdır. Boxplot (kutu grafiği) genellikle bir sayısal değişkenin dağılımını kategorik bir değişkene göre karşılaştırmak için kullanılır, ancak iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi doğrudan göstermez.