Анализ данных
Типы созданных графиков: 1. Sankey график 2.Столбчатый график, интерактивный (библиотека plotly.express) 3. Хитмэп корреляций признаков 4. Линейный график зависимости 5. Стрипплот 6. regplot рисует диаграмму рассеяния с линией регрессии, показывающей тенденцию в данных.
Этапы работы: 1.Выбор данных, которые интересно проанализировать, предобработка данных 2.Анализ данных 3.Визуализация Оформление графиков: В оформлении графиков я использовала разноцветные точки, яркие цвета, так как удовлетворение жизнью именно про это!
Я выбрала для анализа этот датасет неслучайно, я всегда любила путешествовать по разным странам, но всегда была там как турист. Всегда интересовал вопрос, насколько люди довольны той или иной страной, будучи коренными жителями. датасет взят из ресурса Кэггл, куда дата загружена из OECD и IMF.
описание датасета:
Набор данных Индекса Лучшей Жизни 2024 предоставляет обширные показатели по различным измерениям благополучия для нескольких стран. Он охватывает такие факторы, как экономическое процветание, качество жилья, образование, здоровье, безопасность и общее удовлетворение жизнью.
Этот набор данных можно использовать для сравнения качества жизни в разных странах, выявления закономерностей и исследования корреляций между различными социо-экономическими факторами и субъективным благополучием людей.
Метка для прогнозирования: Удовлетворенность жизнью
предобработаю и первично проанализирую данные (импорт библиотек, поверхностный анализ и тд)
на этом этапе мне придется чистить данные, так как есть пропущенные значения, поменять название колонок, так как оно записано некорректно, группировать данные по стране и вычисление среднего значения удовлетворенности жизнью
посмотрим сначала на общую удовлетворенность жизнью. я попросила ChatGpt «стилизовать мне график в неонвые цвета"(промт)
теперь посмотрим на корреляцию признаков, видно, что наиболее коррелируют признаки, которые окрашены более красным
теперь попробую посмотреть на сгруппированные по странам признаки природных факторов, чтобы вдальнейшем провести кластеризацию и построить график зависимости, я попросила ChatGpt «написать код, который сгруппирует признак Water quality и Air pollution по странам и визуализиурет их в одном линейном графике"(промт)
теперь я посмотрю. на удовлетворенность по странам, я попросила ChatGpt «стилизовать график в разноцветные символы, чтобы он смотрелся как конфетти"(промт)
выбираю визуализировать данные через интерактивный график. так как он более наглядный. «напиши код для интерактивного графика зависимости удовлетворенностью жизнью и странами"(промт)
финальный проект. анализ данных из ресурса kaggle Better Life Index 2024
самое интересное. кластеризую дату, чтобы визуализировать зависимость важных факторов жизни от удовлетворением жизни
итак, по всем графикам в совокупности можно сделать вывод, что наиболее комфортная страна для жизни это Финляндия. Анализ этих данных помог мне выбрать следующую страну для посещения!
