Я выбрал датасет с сайта Kaggle. В датасете находятся данные по иностранным компаниям в России и их статусу, ушли ли они из России или остались.
Мне было интересно проанализировать состояние рынка сегодня и какой состав ушедших компаний на самом деле.
Для визуализации я выбрал гистограммы и стековые гистограммы.
Этапы работы
Сначала я изучил сам датасет. Там были следующие виды данных:
- название компании
- деятельность компании (свернули бизнес, остались, продали и т.д.)
- категория по шкале университета Йеля
- код страны
- название страны
- индустрия, в которой работает компания
Затем я писал промпты в нейросеть ChatGPT для обработки данных:
- распределение компаний по категориям YaleGrade
- топ-10 стран с наибольшим количеством компаний
- распределение компаний по индустриям
- сравнение количества компаний, ушедших из РФ и оставшихся
Пример визуализации:
plt.figure(figsize=(12, 8)) data['country'].value_counts().plot(kind='bar', color='teal', edgecolor='black') plt.title('Распределение компаний по странам', fontsize=14) plt.xlabel('Страна', fontsize=12) plt.ylabel('Количество компаний', fontsize=12) plt.xticks(rotation=90) plt.tight_layout() plt.show()
Описание применения генеративной модели
Использовалась модель ChatGPT для генерирования Python кода обработки и визуализации данных.
Использовалась модель Kandinsky для генерирования обложки
