Введение
Для поиска данных я использовал сайт Kaggle.com. В качестве объекта анализа я выбрал набор данных о приложениях из Google Play Store.
Ссылка: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps
В выбранном мной датасете содержатся следующие данные: название приложения, категория, рейтинг, отзывы, размер, количество скачиваний, цена и т. д.
Мне было интересно проанализировать именно эти данные, потому что я заинтересован в разработке мобильных приложений и хочу лучше в этом ориентироваться, понимать, что пользуется спросом.
Для визуализации данных я использовал одни из самых наглядных и популярных диаграмм, так как они лучше всего подходят для представления нужных данных:
- Столбчатая.
- Круговая.
- Линейчатая.
- Точечная.
Этапы работы
Для темы и цветовой палитры я выбрал фирменные цвета и стиль Google Play Store для лучшего сочетания визуализации данных с выбранной темой.
цветовая палитра
Вся работа по написанию кода проводилась в Jupyter Notebook, но если что-то было непонятно, то для помощи в написании кода я обращался к нейросети ChatGPT, в последующем редактировал и дополнял код как мне нужно.
Для создания обложки к проекту я использовал нейросеть Leonardo.Ai
промпт
Итоговые графики
Столбчатая диаграмма
график
код
Круговая диаграмма
график
код
Линейчатая диаграмма
график
код
Точечная диаграмма
график
код
Завершение
Все ссылки:
Код (нейросеть) — https://chatgpt.com/ Обложка (нейросеть) — https://leonardo.ai/ Блокноты с кодом и датасет (гугл диск) — https://drive.google.com/drive/folders/1rmDiWIDC98qVEtI5EWb5i2K_WIsug2-8?usp=sharing
