Анализ больших данных и визуализация графиков

Проект посвящен анализу и визуализации больших объемов данных, состоящих из около миллиона строк в формате CSV. Мы используем библиотеку Pandas для генерации случайных данных и их анализа. Также разработаем визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn, чтобы продемонстрировать возможности обработки и представления данных. Целью проекта является не только работа с большими данными, но и получение навыков в их визуализации и понимании. В результате работы проекта мы создадим интерактивные графики, которые помогут глубже понять полученные данные.

Идея

Проект основывается на генерации случайных данных для последующего их анализа и визуализации, что поможет понять процесс работы с большими данными.

Продукт

Создание отчета с результатами анализа, графиков и CSV-файла с данными.

Проблема

Сложности в анализе больших объемов данных и их визуализации, которые могут затруднять принятие решений.

Актуальность

Актуальность проекта заключается в растущей значимости анализа больших данных в различных сферах: от бизнеса до науки.

Цель

Научиться эффективно анализировать и визуализировать большие объемы данных с использованием Python и его библиотек.

Задачи

1. Сгенерировать данные в формате CSV. 2. Использовать Pandas для анализа данных. 3. Создать визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn. 4. Представить результаты анализа в интерактивном формате.

Ресурсы

Временные: несколько недель, Материальные: компьютеры с установленным Python, доступ к библиотекам.

Роли в проекте

Студент, Менеджер проекта, Разработчик

Целевая аудитория

Студенты, исследователи, специалисты в области больших данных

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО