AIS Tutorial 3: Visualization & BI

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.11%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22polars%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22plotly%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22matplotlib%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22seaborn%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22numpy%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.6%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20width%3D%22medium%22%2C%0A%20%20%20%20app_title%3D%22AIS%20Tutorial%203%3A%20Visualization%20%26%20BI%22%2C%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Tutorial%203%3A%20Visualization%20%26%20BI%0A%0A%20%20%20%20This%20tutorial%20provides%20hands-on%20practice%20with%20visualization%20concepts%20from%20Lectures%204%20and%205.%0A%0A%20%20%20%20**Topics%3A**%0A%20%20%20%20-%20Exploratory%20Data%20Analysis%20(EDA)%0A%20%20%20%20-%20Descriptive%20statistics%0A%20%20%20%20-%20Creating%20effective%20visualizations%0A%20%20%20%20-%20Choosing%20the%20right%20chart%20type%0A%20%20%20%20-%20Building%20interactive%20dashboards%0A%0A%20%20%20%20**Exercise%20Types%3A**%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%9F%A1%20**Scaffolded**%3A%20Partial%20solution%20to%20complete%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%94%B5%20**Independent**%3A%20Write%20your%20own%20solution%0A%20%20%20%20-%20%E2%AD%90%20**Challenge**%3A%20Open-ended%20exploration%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20seaborn%20as%20sns%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%0A%20%20%20%20%23%20Set%20style%20for%20matplotlib%0A%20%20%20%20plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')%0A%0A%20%20%20%20%23%20Sample%20sales%20dataset%0A%20%20%20%20np.random.seed(42)%0A%20%20%20%20n_records%20%3D%20500%0A%0A%20%20%20%20regions%20%3D%20np.random.choice(%5B'North'%2C%20'South'%2C%20'East'%2C%20'West'%5D%2C%20n_records%2C%20p%3D%5B0.3%2C%200.25%2C%200.25%2C%200.2%5D)%0A%20%20%20%20categories%20%3D%20np.random.choice(%5B'Electronics'%2C%20'Furniture'%2C%20'Office%20Supplies'%5D%2C%20n_records%2C%20p%3D%5B0.4%2C%200.35%2C%200.25%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20sales%20with%20some%20patterns%0A%20%20%20%20base_sales%20%3D%20np.random.exponential(200%2C%20n_records)%0A%20%20%20%20%23%20Electronics%20tend%20to%20be%20higher%0A%20%20%20%20sales_adjustment%20%3D%20np.where(np.array(categories)%20%3D%3D%20'Electronics'%2C%201.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.where(np.array(categories)%20%3D%3D%20'Furniture'%2C%201.2%2C%201.0))%0A%20%20%20%20sales%20%3D%20(base_sales%20*%20sales_adjustment).round(2)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20dates%20across%202025%0A%20%20%20%20dates%20%3D%20pl.date_range(pl.date(2025%2C%201%2C%201)%2C%20pl.date(2025%2C%2012%2C%2031)%2C%20eager%3DTrue).sample(n_records%2C%20seed%3D42)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Quantities%0A%20%20%20%20quantities%20%3D%20np.random.poisson(5%2C%20n_records)%20%2B%201%0A%0A%20%20%20%20%23%20Profit%20margin%20varies%20by%20category%0A%20%20%20%20profit_margins%20%3D%20np.where(np.array(categories)%20%3D%3D%20'Electronics'%2C%20np.random.uniform(0.1%2C%200.25%2C%20n_records)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.where(np.array(categories)%20%3D%3D%20'Furniture'%2C%20np.random.uniform(0.15%2C%200.35%2C%20n_records)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.random.uniform(0.2%2C%200.4%2C%20n_records)))%0A%20%20%20%20profits%20%3D%20(sales%20*%20profit_margins).round(2)%0A%0A%20%20%20%20sales_df%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22date%22%3A%20dates%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22region%22%3A%20regions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22category%22%3A%20categories%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22sales%22%3A%20sales%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22quantity%22%3A%20quantities%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22profit%22%3A%20profits%2C%0A%20%20%20%20%7D).sort(%22date%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Customer%20satisfaction%20dataset%20(for%20distribution%20exercises)%0A%20%20%20%20satisfaction_scores%20%3D%20np.concatenate(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np.random.normal(4.2%2C%200.5%2C%20300)%2C%20%20%23%20Most%20customers%20satisfied%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np.random.normal(2.5%2C%200.8%2C%2050)%2C%20%20%20%23%20Some%20dissatisfied%0A%20%20%20%20%5D).clip(1%2C%205)%0A%0A%20%20%20%20satisfaction_df%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22score%22%3A%20satisfaction_scores.round(1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22response_time_hours%22%3A%20np.random.exponential(24%2C%20350).round(1)%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20return%20pl%2C%20px%2C%20sales_df%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%201%3A%20Exploratory%20Data%20Analysis%0A%0A%20%20%20%20Let's%20explore%20a%20sales%20dataset%20to%20understand%20its%20structure%20and%20patterns.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%201.1%3A%20First%20Look%20at%20the%20Data%0A%0A%20%20%20%20Always%20start%20by%20examining%20your%20data's%20structure%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20View%20first%20few%20rows%0A%20%20%20%20sales_df.head(10)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Get%20summary%20statistics%0A%20%20%20%20sales_df.describe()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Exercise%201.2%3A%20Basic%20Questions%0A%0A%20%20%20%20Answer%20these%20questions%20about%20the%20dataset%20using%20code%3A%0A%20%20%20%201.%20How%20many%20records%20are%20there%3F%0A%20%20%20%202.%20What%20date%20range%20does%20the%20data%20cover%3F%0A%20%20%20%203.%20What%20are%20the%20unique%20categories%20and%20regions%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Your%20code%20here%0A%20%20%20%20print(f%22Number%20of%20records%3A%20%7Blen(sales_df)%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Date%20range%3A%20%7Bsales_df%5B'date'%5D.min()%7D%20to%20%7Bsales_df%5B'date'%5D.max()%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Categories%3A%20%7Bsales_df%5B'category'%5D.unique().to_list()%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Regions%3A%20%7Bsales_df%5B'region'%5D.unique().to_list()%7D%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Exercise%201.3%3A%20Calculating%20Descriptive%20Statistics%0A%0A%20%20%20%20Complete%20the%20code%20to%20calculate%20key%20statistics%20by%20category%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Calculate%20statistics%20by%20category%0A%20%20%20%20category_stats%20%3D%20sales_df.group_by(%22category%22).agg(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).mean().alias(%22avg_sales%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).median().alias(%22median_sales%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).std().alias(%22std_sales%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).count().alias(%22count%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Add%3A%20total%20profit%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22total_profit%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20category_stats%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%202%3A%20Distribution%20Visualization%0A%0A%20%20%20%20Understanding%20data%20distributions%20is%20crucial%20for%20analysis.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%202.1%3A%20Histogram%0A%0A%20%20%20%20Visualize%20the%20distribution%20of%20sales%20amounts%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20histogram%20of%20sales%0A%20%20%20%20fig_hist%20%3D%20px.histogram(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nbins%3D30%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Distribution%20of%20Sales%20Amounts%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22sales%22%3A%20%22Sales%20(%24)%22%2C%20%22count%22%3A%20%22Frequency%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_discrete_sequence%3D%5B%22%231f77b4%22%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_hist.update_layout(showlegend%3DFalse)%0A%20%20%20%20fig_hist%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20**Question%3A**%20What%20type%20of%20distribution%20does%20this%20look%20like%3F%20(Normal%2C%20skewed%2C%20bimodal%3F)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Exercise%202.2%3A%20Box%20Plot%20Comparison%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20box%20plot%20comparing%20sales%20distributions%20across%20regions%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20box%20plot%20by%20region%0A%20%20%20%20fig_box%20%3D%20px.box(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20Distribution%20by%20Region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22region%22%3A%20%22Region%22%2C%20%22sales%22%3A%20%22Sales%20(%24)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22region%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_box%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Exercise%202.3%3A%20Histogram%20with%20Categories%0A%0A%20%20%20%20Create%20overlapping%20histograms%20to%20compare%20distributions%20across%20categories%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Overlapping%20histograms%20by%20category%0A%20%20%20%20fig_hist_cat%20%3D%20px.histogram(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nbins%3D25%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22overlay%22%2C%20%20%23%20Try%20also%3A%20%22stack%22%2C%20%22group%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.7%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20Distribution%20by%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22sales%22%3A%20%22Sales%20(%24)%22%2C%20%22count%22%3A%20%22Frequency%22%7D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_hist_cat%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%203%3A%20Comparison%20Charts%0A%0A%20%20%20%20Choose%20the%20right%20chart%20for%20comparing%20values%20across%20categories.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%203.1%3A%20Bar%20Chart%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20bar%20chart%20showing%20total%20sales%20by%20region%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Aggregate%20sales%20by%20region%0A%20%20%20%20sales_by_region%20%3D%20sales_df.group_by(%22region%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22)%0A%20%20%20%20).sort(%22total_sales%22%2C%20descending%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20bar%20chart%0A%20%20%20%20fig_bar%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_by_region.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Total%20Sales%20by%20Region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22region%22%3A%20%22Region%22%2C%20%22total_sales%22%3A%20%22Total%20Sales%20(%24)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22Blues%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_bar.update_layout(showlegend%3DFalse)%0A%20%20%20%20fig_bar%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Exercise%203.2%3A%20Grouped%20Bar%20Chart%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20grouped%20bar%20chart%20showing%20sales%20by%20region%20AND%20category%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Aggregate%20by%20region%20and%20category%0A%20%20%20%20sales_by_region_cat%20%3D%20sales_df.group_by(%5B%22region%22%2C%20%22category%22%5D).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20grouped%20bar%20chart%0A%20%20%20%20fig_grouped%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_by_region_cat.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20by%20Region%20and%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22region%22%3A%20%22Region%22%2C%20%22total_sales%22%3A%20%22Total%20Sales%20(%24)%22%2C%20%22category%22%3A%20%22Category%22%7D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_grouped%0A%20%20%20%20return%20(sales_by_region_cat%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Exercise%203.3%3A%20Stacked%20Bar%20Chart%0A%0A%20%20%20%20Modify%20the%20chart%20above%20to%20use%20stacked%20bars%20instead.%20When%20is%20stacked%20better%20than%20grouped%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20sales_by_region_cat)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Stacked%20bar%20chart%0A%20%20%20%20fig_stacked%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_by_region_cat.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22stack%22%2C%20%20%23%20Changed%20from%20%22group%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20Composition%20by%20Region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22region%22%3A%20%22Region%22%2C%20%22total_sales%22%3A%20%22Total%20Sales%20(%24)%22%2C%20%22category%22%3A%20%22Category%22%7D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_stacked%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%204%3A%20Trends%20Over%20Time%0A%0A%20%20%20%20Line%20charts%20excel%20at%20showing%20trends%20and%20patterns%20over%20time.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%204.1%3A%20Time%20Series%20Line%20Chart%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20line%20chart%20showing%20monthly%20sales%20trends%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Aggregate%20by%20month%0A%20%20%20%20monthly_sales%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.with_columns(pl.col(%22date%22).dt.strftime(%22%25Y-%25m%22).alias(%22month%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22month%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22month%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Line%20chart%0A%20%20%20%20fig_line%20%3D%20px.line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20monthly_sales.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22month%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Monthly%20Sales%20Trend%20(2025)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22month%22%3A%20%22Month%22%2C%20%22total_sales%22%3A%20%22Total%20Sales%20(%24)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_line%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Exercise%204.2%3A%20Multi-Line%20Chart%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20line%20chart%20showing%20monthly%20trends%20for%20each%20category%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Aggregate%20by%20month%20and%20category%0A%20%20%20%20monthly_by_cat%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.with_columns(pl.col(%22date%22).dt.strftime(%22%25Y-%25m%22).alias(%22month%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%5B%22month%22%2C%20%22category%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22month%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Multi-line%20chart%0A%20%20%20%20fig_multi%20%3D%20px.line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20monthly_by_cat.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22month%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Monthly%20Sales%20by%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22month%22%3A%20%22Month%22%2C%20%22total_sales%22%3A%20%22Total%20Sales%20(%24)%22%2C%20%22category%22%3A%20%22Category%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_multi%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%205%3A%20Relationships%20Between%20Variables%0A%0A%20%20%20%20Scatter%20plots%20reveal%20relationships%20between%20quantitative%20variables.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%205.1%3A%20Scatter%20Plot%0A%0A%20%20%20%20Explore%20the%20relationship%20between%20sales%20and%20profit%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Scatter%20plot%3A%20sales%20vs%20profit%0A%20%20%20%20fig_scatter%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20vs%20Profit%20by%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22sales%22%3A%20%22Sales%20(%24)%22%2C%20%22profit%22%3A%20%22Profit%20(%24)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.6%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_scatter%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Exercise%205.2%3A%20Scatter%20with%20Trendline%0A%0A%20%20%20%20Add%20a%20trendline%20to%20see%20the%20overall%20relationship%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Scatter%20with%20trendline%0A%20%20%20%20fig_trend%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20trendline%3D%22ols%22%2C%20%20%23%20Ordinary%20Least%20Squares%20regression%20line%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20vs%20Profit%20with%20Trendlines%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22sales%22%3A%20%22Sales%20(%24)%22%2C%20%22profit%22%3A%20%22Profit%20(%24)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.6%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_trend%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Exercise%205.3%3A%20Calculate%20Correlation%0A%0A%20%20%20%20Calculate%20the%20correlation%20coefficient%20between%20sales%20and%20profit%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Calculate%20correlation%0A%20%20%20%20correlation%20%3D%20sales_df.select(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22sales%22%2C%20%22profit%22%0A%20%20%20%20%5D).to_pandas().corr()%0A%0A%20%20%20%20print(%22Correlation%20Matrix%3A%22)%0A%20%20%20%20print(correlation)%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnSales-Profit%20correlation%3A%20%7Bcorrelation.loc%5B'sales'%2C%20'profit'%5D%3A.3f%7D%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%206%3A%20Composition%20Charts%0A%0A%20%20%20%20Show%20how%20parts%20relate%20to%20a%20whole.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%206.1%3A%20Pie%20Chart%20(Use%20Sparingly!)%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20pie%20chart%20for%20category%20composition%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Sales%20by%20category%20for%20pie%20chart%0A%20%20%20%20cat_totals%20%3D%20sales_df.group_by(%22category%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_pie%20%3D%20px.pie(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cat_totals.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20values%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20names%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20Composition%20by%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hole%3D0.3%20%20%23%20Makes%20it%20a%20donut%20chart%20(optional)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_pie%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20**Remember%3A**%20Pie%20charts%20are%20best%20for%3A%0A%20%20%20%20-%20Simple%20compositions%20(3-5%20categories%20max)%0A%20%20%20%20-%20When%20showing%20a%20clear%20majority%2Fminority%0A%20%20%20%20-%20Audience%20expects%20a%20pie%20chart%0A%0A%20%20%20%20For%20more%20categories%20or%20precise%20comparison%2C%20use%20a%20bar%20chart%20instead.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Exercise%206.2%3A%20Treemap%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20treemap%20showing%20sales%20by%20region%20and%20category%20(hierarchical%20composition)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Aggregate%20for%20treemap%0A%20%20%20%20treemap_data%20%3D%20sales_df.group_by(%5B%22region%22%2C%20%22category%22%5D).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_tree%20%3D%20px.treemap(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20treemap_data.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20path%3D%5B%22region%22%2C%20%22category%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20values%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20Hierarchy%3A%20Region%20%E2%86%92%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22Blues%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_tree%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%207%3A%20Heatmaps%0A%0A%20%20%20%20Heatmaps%20visualize%20patterns%20across%20two%20dimensions.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Exercise%207.1%3A%20Pivot%20Table%20Heatmap%0A%0A%20%20%20%20Create%20a%20heatmap%20of%20average%20sales%20by%20region%20and%20category%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20pivot%20table%0A%20%20%20%20pivot_data%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%5B%22region%22%2C%20%22category%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.col(%22sales%22).mean().alias(%22avg_sales%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.pivot(on%3D%22category%22%2C%20index%3D%22region%22%2C%20values%3D%22avg_sales%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Convert%20to%20format%20for%20heatmap%0A%20%20%20%20pivot_pandas%20%3D%20pivot_data.to_pandas().set_index(%22region%22)%0A%0A%20%20%20%20fig_heat%20%3D%20px.imshow(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pivot_pandas%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Average%20Sales%3A%20Region%20%C3%97%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3Ddict(x%3D%22Category%22%2C%20y%3D%22Region%22%2C%20color%3D%22Avg%20Sales%20(%24)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22Blues%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text_auto%3D%22.0f%22%20%20%23%20Show%20values%20in%20cells%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_heat%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%208%3A%20Interactive%20Dashboard%0A%0A%20%20%20%20Combine%20multiple%20visualizations%20into%20a%20dashboard.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%E2%AD%90%20Challenge%208.1%3A%20Build%20a%20Dashboard%0A%0A%20%20%20%20Create%20an%20interactive%20dashboard%20with%3A%0A%20%20%20%201.%20A%20filter%20for%20region%0A%20%20%20%202.%20KPI%20cards%20(total%20sales%2C%20total%20profit%2C%20transaction%20count)%0A%20%20%20%203.%20A%20time%20trend%20chart%0A%20%20%20%204.%20A%20category%20breakdown%20chart%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Region%20selector%0A%20%20%20%20region_selector%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22All%22%2C%20%22North%22%2C%20%22South%22%2C%20%22East%22%2C%20%22West%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Select%20Region%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20region_selector%0A%20%20%20%20return%20(region_selector%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20region_selector%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Filter%20data%20based%20on%20selection%0A%20%20%20%20if%20region_selector.value%20%3D%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered_df%20%3D%20sales_df%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered_df%20%3D%20sales_df.filter(pl.col(%22region%22)%20%3D%3D%20region_selector.value)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Calculate%20KPIs%0A%20%20%20%20total_sales%20%3D%20filtered_df%5B%22sales%22%5D.sum()%0A%20%20%20%20total_profit%20%3D%20filtered_df%5B%22profit%22%5D.sum()%0A%20%20%20%20transaction_count%20%3D%20len(filtered_df)%0A%20%20%20%20avg_sale%20%3D%20filtered_df%5B%22sales%22%5D.mean()%0A%20%20%20%20return%20avg_sale%2C%20filtered_df%2C%20total_profit%2C%20total_sales%2C%20transaction_count%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(avg_sale%2C%20mo%2C%20total_profit%2C%20total_sales%2C%20transaction_count)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Display%20KPIs%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Total%20Sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Df%22%24%7Btotal_sales%3A%2C.0f%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Total%20Profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Df%22%24%7Btotal_profit%3A%2C.0f%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Transactions%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Df%22%7Btransaction_count%3A%2C%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Avg%20Sale%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Df%22%24%7Bavg_sale%3A%2C.0f%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered_df%2C%20mo%2C%20pl%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Time%20trend%20for%20filtered%20data%0A%20%20%20%20monthly_filtered%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered_df%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.with_columns(pl.col(%22date%22).dt.strftime(%22%25Y-%25m%22).alias(%22month%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22month%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22month%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20trend_chart%20%3D%20px.line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20monthly_filtered.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22month%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Monthly%20Sales%20Trend%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Category%20breakdown%0A%20%20%20%20cat_filtered%20%3D%20filtered_df.group_by(%22category%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22sales%22).sum().alias(%22total_sales%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20cat_chart%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cat_filtered.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Sales%20by%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5Btrend_chart%2C%20cat_chart%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Part%209%3A%20Visualization%20Best%20Practices%0A%0A%20%20%20%20Apply%20what%20you%20learned%20about%20effective%20visualization.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%E2%AD%90%20Challenge%209.1%3A%20Critique%20and%20Improve%0A%0A%20%20%20%20The%20chart%20below%20has%20several%20issues.%20Identify%20them%20and%20create%20an%20improved%20version%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20%22Bad%22%20chart%20-%20multiple%20issues%0A%20%20%20%20bad_data%20%3D%20sales_df.group_by(%22category%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22profit%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_bad%20%3D%20px.pie(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bad_data.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20values%3D%22profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20names%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22PROFIT%20BY%20CATEGORY!!!%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_discrete_sequence%3D%5B%22red%22%2C%20%22green%22%2C%20%22blue%22%5D%20%20%23%20Poor%20color%20choice%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_bad.update_traces(textinfo%3D%22percent%22)%20%20%23%20Missing%20actual%20values%0A%20%20%20%20fig_bad%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Improved%20version%0A%20%20%20%20improved_data%20%3D%20sales_df.group_by(%22category%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22total_profit%22)%0A%20%20%20%20).sort(%22total_profit%22%2C%20descending%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20fig_improved%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20improved_data.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Total%20Profit%20by%20Product%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22category%22%3A%20%22Category%22%2C%20%22total_profit%22%3A%20%22Total%20Profit%20(%24)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_discrete_sequence%3Dpx.colors.qualitative.Safe%2C%20%20%23%20Colorblind-friendly%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22total_profit%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_improved.update_traces(texttemplate%3D'%24%25%7Btext%3A%2C.0f%7D'%2C%20textposition%3D'outside')%0A%20%20%20%20fig_improved.update_layout(showlegend%3DFalse)%0A%20%20%20%20fig_improved%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Summary%0A%0A%20%20%20%20In%20this%20tutorial%20you%20practiced%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Exploring%20data%20with%20descriptive%20statistics%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Creating%20histograms%20and%20box%20plots%20for%20distributions%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Using%20bar%20charts%20for%20comparisons%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Building%20line%20charts%20for%20time%20trends%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Making%20scatter%20plots%20for%20relationships%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Creating%20heatmaps%20and%20treemaps%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Building%20interactive%20dashboards%0A%20%20%20%20-%20%E2%9C%85%20Applying%20visualization%20best%20practices%0A%0A%20%20%20%20**Key%20Takeaways%3A**%0A%20%20%20%20-%20Always%20start%20with%20EDA%20before%20creating%20final%20visualizations%0A%20%20%20%20-%20Choose%20chart%20types%20based%20on%20what%20you%20want%20to%20show%0A%20%20%20%20-%20Keep%20it%20simple%20-%20clarity%20beats%20complexity%0A%20%20%20%20-%20Consider%20your%20audience%20and%20accessibility%0A%0A%20%20%20%20**Next%20Tutorial%3A**%20Capstone%20-%20Data%20to%20Dashboard%20(T4)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Free%20Practice%0A%0A%20%20%20%20Use%20this%20space%20to%20experiment%20with%20visualizations%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20px%2C%20sales_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Free%20practice%20area%0A%20%20%20%20%23%20Try%20creating%20your%20own%20visualizations!%0A%0A%20%20%20%20%23%20Example%3A%20Sales%20by%20day%20of%20week%0A%20%20%20%20by_dow%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sales_df%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.with_columns(pl.col(%22date%22).dt.weekday().alias(%22day_of_week%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22day_of_week%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.col(%22sales%22).mean().alias(%22avg_sales%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22day_of_week%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20px.bar(by_dow.to_pandas()%2C%20x%3D%22day_of_week%22%2C%20y%3D%22avg_sales%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Average%20Sales%20by%20Day%20of%20Week%20(0%3DMonday)%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A