Исходный размер 928x1232

Анализ данных о сыре и молоке

Этапы работы: — Выбор таблицы данных — Анализ данных — Визуализация

Выбор таблицы данных

Я обратилась к ресурсу kaggle в поисках необходимой информации и выбрала набор данных, содержащий сведения о разнообразных сырах мира. Мой выбор пал именно на них, так как в моем холодильнике всегда больше 7 видов сыра, его очень любят в моей семье, но я ничего не знаю о сырах и максимум могу различать с дырками и дорблю.

Я решила проанализировать эти данные с целью выявления следующих аспектов: разделение сыров по странам мира, по вегетарианству, по цвету, по семейству сыров и узнаем топ-20 производителей сыров.

Анализ данных

Скачивание таблиц формата CSV в kaggle. Преобразование значений столбцов в числовой формат и дату. Обработка и преобразование данных. Визуализация данных с помощью различных графиков.

Визуализация

Типы созданных графиков: — Круговая диаграмма — Гистограмма

Код анализа данных и дальнейшего преобразованиях их в графики разнообразного формата.

Он также хранит ссылку на данные.

Исходный размер 2640x1260

Круговая диаграмма

Исходный размер 2052x292
Исходный размер 656x656

Вегетарианские сыры составляют 1% от общего количества сыров.

Исходный размер 1430x254
Исходный размер 1498x1066

Разнообразие семейств сыров. Самые многочисленные Blue и Cheddar.

Гистограмма

Исходный размер 990x300
Исходный размер 1890x814

Самые популярные Sartori, La maison Alexis de P., Romaniae Terrae

Исходный размер 1026x332
Исходный размер 1500x1204

Штаты и Франция лидируют в производстве сыров.

Исходный размер 1076x360
Исходный размер 1966x1190

Конечно же лидируют желтые и белые сыры!

Исходный размер 2288x1032

В ходе выполнения проекта мне пришлось обратиться к дополнительному датасету, поскольку в исходном наборе данных оказалось недостаточно информации для выполнения всех требований задания, особенно по количественным признакам, необходимым для построения регрессии.

Поскольку в холодильнике, помимо сыра, оказалось и молоко, я подумала, что логичным продолжением анализа будет поиск датасета, связанного с молочной продукцией. Так я нашла и использовала датасет, содержащий характеристики молока, включая такие параметры, как pH, температура, жирность и другие физико-химические свойства. Это позволило полноценно выполнить все этапы анализа: от фильтрации и создания новых признаков до визуализации, расчёта статистик и построения линейной регрессии.

Фильтрация и сортировка с одним условием

Исходный размер 1580x780

Температура у кислого молока (PH < 6.5)

Исходный размер 1504x544

Фильтрация и сортировка

Анализ данных о сыре и молоке
Проект создан 30.06.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше