Анализ стримингового сервиса
В качестве источника для своего проекта я выбрала данные о ценах акций компании «Netflix», охватывающие период с 2002 по 2025 год. Данные содержат ежедневные записи о ценах открытия, закрытия, максимумах, минимумах и объемах торгов.
Я решила выбрать именно этот набор данных, так как «Netflix» является одной из самых быстроразвивающихся компаний последних десятилетий, которая не только изменила свою бизнес-модель, но и произвела революцию в индустрии развлечений.
Для своего анализа я выбрала пять различных типов графиков:
1. Линейный график — используется для отображения общей динамики цен акций с акцентом на ключевые события компании. 2. Столбчатая диаграмма — позволяет наглядно представить годовую доходность, что дает возможность сравнить результаты разных лет. 3. Гистограмма — помогает проанализировать распределение дневных изменений цен и оценить волатильность акций. 4. Тепловая карта — служит для выявления сезонности и паттернов в месячной доходности за разные годы. 5. Комбинированный график — позволяет одновременно отображать цены акций и объемы торгов.
Этапы работы:
1. Импорт и очистка данных: Исходный CSV-файл требовал предварительной обработки. 2. Структурирование данных: Я добавила вспомогательные столбцы для работы с временными компонентами. 3. Расчет показателей: Я вычислила ключевой показатель дневной доходности, основанный на процентном изменении цены закрытия, а также провела агрегацию данных по месяцам и годам. 4. Визуализация: Для каждого типа графика был разработан отдельный блок кода, с акцентом на форматирование, подписи и цветовые решения. 5. Статистический анализ: Были рассчитаны статистические показатели для различных временных периодов и рыночных условий.
Описание применения генеративной модели.
В процессе работы над проектом я использовала нейросеть DeepSeek, которая помогла с:
1. Генерация и оптимизация кода; 2. Отладка и исправление ошибок; 3. Проектирование визуализаций; 4. Интерпретация результатов;
Итоговые графики
Ссылка на блокнок с кодом и датасет:
