Визуализация данных на Python
Гарантия возврата денег, если товар не подойдёт
Описание
Обработка данных - удаление или заполнение пропусков, удаление или замена неконвертируемых "поврежденных" данных, удаление дубликатов, дополнительное разделение на столбцы.
Сортировка(если необходимо).
Проведение анализа:
- выделение наиболее важных столбцов
- визуализация(различные графики от простых гистограмм до пузырьковых графиков)
- написание выводов по графикам
Оформление отчета в формате . docx, . pdf или сохранение скрипта с выводами и пояснениями на Google Colab/Jupiter Notebook.
Данные в текстовых форматах, табличных, csv или таблица на html-сайте.
Описание пожеланий к анализу.
Небольшое описание данных(желательно по столбцам).