В данной работе был выполнен анализ табличных данных с помощью библиотеки Pandas, а также построены различные виды графиков для наглядного представления результатов. Визуализация выполнена с использованием библиотек Seaborn и Matplotlib.
В качестве исходных данных был выбран датасет Titanic, содержащий информацию о пассажирах одноимённого судна. Данные представлены в табличной форме и включают следующие признаки: • класс билета пассажира • возраст • стоимость билета • факт выживания
Этот набор данных удобен для анализа, так как содержит как числовые, так и категориальные признаки.
После загрузки данных была проведена первичная обработка: • данные загружены в DataFrame Pandas • пропущенные значения учитывались при построении графиков • для числовых признаков выполнен описательный статистический анализ
Также была настроена единая стилистика визуализаций для повышения наглядности.
График 1: Столбчатая диаграмма (Bar Chart) - Выживаемость по классам
plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(data=df, x='pclass', y='survived', color='#00f2ff', ci=None) style_plot('(01) Доля выживших по классам кают', 'Класс билета', 'Доля выживших') plt.show()
Доля выживших по классам кают
На графике показана зависимость выживаемости пассажиров от класса билета. Из диаграммы видно, что: • пассажиры 1 класса имели наибольшие шансы на выживание • с понижением класса доля выживших заметно уменьшается
Это указывает на социальное неравенство при эвакуации пассажиров.
График 2: Точечная диаграмма (Scatter Plot) - Возраст vs Цена билета
plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.scatterplot(data=df, x='age', y='fare', color=accent_color, alpha=0.6, s=80) style_plot('(02) Корреляция возраста и стоимости билета', 'Возраст пассажира', 'Цена билета') plt.show()
Точечная диаграмма отражает связь между возрастом пассажира и ценой билета. Можно сделать следующие выводы: • высокая стоимость билета чаще встречается у пассажиров среднего возраста • чёткой линейной зависимости между возрастом и ценой билета не наблюдается
График позволяет визуально оценить распределение данных и наличие выбросов.
График 3: Круговая диаграмма (Pie Chart) - Распределение по классам
plt.figure(figsize=(8, 6)) class_counts = df['pclass'].value_counts() colors = ['
b366ff', '
00f2ff', '#ff66b3'] plt.pie(class_counts, labels=['3 класс', '1 класс', '2 класс'], autopct='%1.1f%%', colors=colors, startangle=140, textprops={'color':"w", 'fontsize': 12}) plt.title('(03) Распределение пассажиров по классам', fontsize=18, fontweight='bold') plt.show()Распределение пассажиров по классам
На круговой диаграмме показано процентное распределение пассажиров по классам: • наибольшее количество пассажиров находилось в 3 классе • 1 и 2 классы представлены меньшей долей
Это объясняет, почему общее число погибших было высоким — большинство пассажиров относились к наименее защищённому классу.
График 4: Гистограмма (Histogram) - Распределение возраста
plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.histplot(df['age'].dropna(), bins=30, color='#ff66b3', kde=True) style_plot('(04) Распределение пассажиров по возрасту', 'Возраст', 'Количество людей') plt.show()
Гистограмма показывает, как распределён возраст пассажиров: • основная часть пассажиров находилась в возрасте от 20 до 40 лет • присутствуют как дети, так и пожилые люди
Добавление кривой плотности позволяет лучше увидеть форму распределения.
Описательная статистика данных: age fare count 714.000000 891.000000 mean 29.699118 32.204208 std 14.526497 49.693429 min 0.420000 0.000000 25% 20.125000 7.910400 50% 28.000000 14.454200 75% 38.000000 31.000000 max 80.000000 512.329200
Выбор данных
Для проекта выбран датасет Titanic, содержащий информацию о пассажирах (возраст, пол, класс билета и статус выживания). Данные представлены в табличной форме.
Используемые статистические методы
В работе применены:
Описательная статистика: расчет среднего значения, медианы и стандартного отклонения для возраста и стоимости билетов.
Группировка данных: анализ выживаемости через агрегацию по категориям (пол, класс).
Корреляционный анализ: расчет коэффициентов корреляции Пирсона между ценой билета, возрастом и выживаемостью.
Анализ визуализации
Гистограмма показывает, что большинство пассажиров были в возрасте от 20 до 40 лет.
Столбчатая диаграмма наглядно объясняет «эффект класса»: пассажиры 1-го класса имели значительно больше шансов на спасение.
Boxplot демонстрирует наличие выбросов (очень дорогих билетов) в первом классе.
Искусственный интеллект был применен для создания обложки.
