Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 3

Глава 1 8

1. . Применение языка Python для анализа данных 9

Вывод 10

Глава 2 12

2.1. Значимость анализа данных о преступности 12

2.2. Краткие сведения о содержании столбцов 13

Вывод 16

Глава 3 17

3.1. Импорты библиотек Python 17

3.2. Хитмап уровня преступности 18

3.3. Матрица корреляции 24

3.4. Анализ процентного соотношения преступлений 25

3.5. Выполнение прогнозирования 33

Вывод 39

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 44

ПРИЛОЖЕНИЕ 45

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, анализ данных становится необходимым элементом практически во всех областях. От маркетинга и финансов до медицины и промышленности — везде используются данные для оптимизации процессов, предсказания тенденций и улучшения услуг. Однако для получения точных и надежных результатов важна качественная предобработка данных, так как сырые данные часто содержат ошибки, пропуски и шум, которые могут исказить выводы анализа.

1. Значимость анализа данных

Анализ данных позволяет организациям:

• Принимать обоснованные решения: Опираясь на данные, компании могут разрабатывать стратегии, которые максимально соответствуют текущим тенденциям и потребностям рынка.

• Оптимизировать процессы: Анализ данных помогает выявить узкие места в процессах и найти способы их улучшения, что ведет к повышению эффективности и снижению затрат.

• Предсказывать будущее: Использование исторических данных для предсказания будущих событий и тенденций является мощным инструментом для планирования и подготовки.

2. Важность предобработки данных

Процесс предобработки данных включает в себя несколько этапов:

• Очистка данных: Удаление или исправление ошибок, пропущенных значений и шумов.

• Трансформация данных: Преобразование данных в удобный для анализа формат.

• Интеграция данных: Объединение данных из различных источников для получения целостной картины.

• Нормализация данных: Приведение данных к единому масштабу.

Эти шаги важны для повышения качества данных и обеспечения точности последующего анализа. Плохо пред-обработанные данные могут привести к ложным выводам и ошибочным решениям, что подчеркивает необходимость качественной предобработки.

3. Сложности предобработки данных

Предобработка данных является сложным и трудоемким процессом по нескольким причинам:

• Разнообразие источников данных: Данные могут поступать из различных источников с разными форматами и структурой.

• Качество данных: часто данные содержат ошибки, пропуски или дубликаты, что требует значительных усилий для их исправления.

• Большие объемы данных: Работа с большими объемами данных требует эффективных алгоритмов и инструментов для обработки.

• Сложные структуры данных: Данные могут иметь сложные иерархические или сетевые структуры, что затрудняет их обработку и анализ.

4. Python как инструмент для работы с данными

Язык программирования Python является одним из самых популярных инструментов для анализа данных и предобработки данных благодаря своим мощным библиотекам и простоте использования. Вот несколько причин, почему Python является идеальным выбором для работы с данными [1]:

• Богатый набор библиотек: Python имеет обширные библиотеки для анализа данных, такие как Pandas, NumPy, Scikit-learn и другие, которые облегчают выполнение сложных задач предобработки и анализа данных.

• Простота и читаемость кода: Python известен своей простой синтаксической структурой, что делает его доступным для начинающих и позволяет быстро разрабатывать и тестировать код.

• Сообщество и поддержка: Python имеет большое и активное сообщество разработчиков, которое предоставляет обширную документацию, учебные материалы и поддержку.

• Интеграция с другими инструментами: Python легко интегрируется с другими языками программирования и инструментами, что делает его универсальным инструментом для решения различных задач.

5. Возможности Python для работы с данными

С помощью Python можно выполнять широкий спектр задач, связанных с предобработкой и анализом данных [2]:

• Загрузка и очистка данных: Библиотека Pandas позволяет легко загружать данные из различных источников (CSV, Excel, базы данных и т.д.) и выполнять их очистку.

• Трансформация данных: NumPy и Pandas предоставляют мощные инструменты для обработки и трансформации данных.

• Анализ данных: Scikit-learn и другие библиотеки машинного обучения позволяют проводить сложные анализы и строить модели для предсказания и классификации.

• Визуализация данных: Библиотеки Matplotlib и Seaborn позволяют создавать информативные графики и визуализации для представления результатов анализа.

Правильная предобработка данных является ключом к успешному анализу и принятию обоснованных решений. Выбор языка программирования Python обоснован его мощными возможностями, простотой использования и широкой поддержкой сообщества, что делает его идеальным инструментом для выполнения задач предобработки и анализа данных.

Цель данной работы - продемонстрировать владение основными инструментальными средствами библиотек языка программирования Python, методами и приемами подготовительного и описательного анализа данных, средствами визуализации данных, использования и усовершенствования обучаемых моделей, умение делать выводы из проведенного анализа.

Перечень поставленных задач включает в себя: выбрать набор данных и проанализировать его; провести предварительный анализ и очистку данных; провести описательный анализ данных; провести прогнозирование на основе выбранных данных; сделать выводы.

Объектом исследования является набор данных о преступности в городе Лос-Анджелес.

Предметом исследования в данной курсовой работе является процесс предобработки и обработки данных с использованием языка программирования Python.

Курсовая работа состоит из титульного листа, содержания, введения, основной части, заключения, списка использованных источников и литературы и приложений.

Первая глава включает анализ предметной области по направлению курсовой работы. Рассмотрение применения языка Python для анализа данных. Разбор синтаксиса и анализ с помощью каких библиотек реализуется анализ данных, визуализация и тд.

Вторая глава содержит в себе описание набора данных, краткие сведения о содержании столбцов, информации о количестве записей и т.д.

Третья глава содержит выполнение задания:

1.Загрузка первичных данных

2.Очистка данных

3.Сделать 3-5 запросов, которые отображают закономерности в наборе данных

4.Провести визуализацию данных разными методами: двумерный график, гистограмма, круговая диаграмма, Диаграмма Heat Map (Теплокарта)

5.Провести корреляционный и регрессионный анализ.