Анализ данных о гоночных автомобилях Chevrolet Camaro
Введение
В данном проекте мы будем анализировать данные о гоночных автомобилях Chevrolet Camaro, используя набор данных, доступный на платформе Kaggle. Этот датасет содержит информацию о продажах Camaro за различные годы, включая год выпуска, количество продаж, поколение, марку и модель автомобиля.
Мне было интересно проанализировать эти данные, так как Chevrolet Camaro является культовым автомобилем, и его популярность и ценность со временем изменяются. Анализ этих данных поможет выявить ключевые факторы, влияющие на цену автомобилей, а также тенденции в продажах.
Для визуализации данных мы будем использовать различные графики, такие как линейные графики, гистограммы и столбчатые диаграммы. Эти графики помогут наглядно представить данные и выявить интересные закономерности.
Загрузка и обработка данных
Для начала мы импортируем необходимые библиотеки и загрузим данные из CSV файла.
После загрузки данных мы проведем их предварительный анализ, чтобы понять структуру и содержание нашего датасета.
Предварительный анализ данных
Мы проанализируем распределение цен автомобилей и выявим основные зависимости. Для этого мы создадим сводные таблицы и проведем корреляционный анализ.
Визуализация данных
Для визуализации данных мы создадим несколько графиков, чтобы продемонстрировать выявленные тенденции.
График 1: Продажи по годам
График 2: Распределение продаж по поколениям
График 3: Гистограмма распределения продаж
График 4: Столбчатая диаграмма по годам
Стилизация визуализации
Для стилизации графиков мы выбрали оригинальную палитру цветов и шрифты, чтобы визуализация выглядела более профессионально и привлекательно. Мы использовали библиотеки seaborn и matplotlib для создания графиков и настройки их внешнего вида.
Описание используемых статистических методов
В ходе анализа мы использовали несколько статистических методов, включая:
1. Корреляционный анализ для выявления зависимостей между переменными. 2. Визуализация данных для наглядного представления информации. 3. Сводные таблицы для обобщения данных.
Итоговые графики
В результате нашего анализа мы создали четыре различных графика, которые наглядно демонстрируют тенденции в продажах Chevrolet Camaro и зависимость между годом выпуска и количеством продаж.
Проект также включает блокнот с кодом и датасет, который можно загрузить из облачного хранилища. Ссылка на доступ к файлам будет предоставлена в итоговой презентации.
Выводы
Проведенный анализ показал, что продажи Chevrolet Camaro значительно варьировались в зависимости от года выпуска и поколения. Мы выявили ключевые факторы, влияющие на цену автомобилей, такие как год выпуска и количество продаж. Этот анализ может быть полезен как для автодилеров, так и для потребителей, интересующихся покупкой автомобиля.
Блокнот и датасет
