Личный кабинет

Курсовая работаПрограммирование

Готовая работа №147331 от пользователя Успенская Ирина

Анализ данных на Python с использованием библиотеки pandas и numpy

Name: Анализ данных на Python с использованием библиотеки pandas и numpy
Price: 465.00 RUB

465 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 31

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 5
1 Теоретическая база анализа данных 7
1.1 Обзор основ анализа данных в Python 7
1.2 Описание набора данных о наблюдениях НЛО 9
1.3 Методы загрузки и предварительной обработки данных 11
2 Аналитическое исследование набора данных 13
2.1 Числовой анализ данных с использованием библиотеки numpy 13
2.2 Визуализация результатов анализа средствами matplotlib 15
2.3 Анализ результатов классификации на основе dataset НЛО 17
3 Практическое применение методов анализа на Python 19
3.1 Реализация алгоритмов обработки на Python: пример кода 19
3.2 Обсуждение эффективности выбранных методик обработки 22
3.3 Практические рекомендации по использованию библиотеки pandas для крупных datasets 24
3.4 Перспективы развития методов анализа больших datasets на Python 26
Заключение 28
Список использованных источников 30

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Анализ данных о наблюдениях НЛО представляет интерес с точки зрения выявления закономерностей и аномалий в больших объемах информации. Набор данных, содержащий наблюдения необычных явлений, включает разнообразные параметры — временные отметки, географические координаты, описания событий и классификационные признаки. Эти данные предоставляют возможность изучить как статистические характеристики самих наблюдений, так и взаимосвязи между их признаками.
Python с его экосистемой библиотек широко используется для решения задач обработки таких массивов данных. Среди них библиотеки pandas и numpy занимают центральное место. Pandas обеспечивает удобный и гибкий инструмент для загрузки, организации и первичного анализа структурированных данных. С помощью DataFrame можно легко выполнять фильтрацию, агрегацию и трансформацию различных столбцов. Numpy специализируется на числовых операциях и позволяет эффективно работать с многомерными массивами, что повышает производительность анализа.
В работе будут рассмотрены основные этапы обработки данных: начиная с загрузки исходного набора данных из форматов CSV и JSON, где встречаются пропуски и несоответствия в формате, до очистки и стандартизации информации, включая преобразование дат и нормализацию текстовых полей. Особое внимание уделяется методам борьбы с пропущенными значениями и дублированием записей, что критично для достоверности последующего анализа.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 Теоретическая база анализа данных
1.1 Обзор основ анализа данных в Python
Для начала рассмотрим ключевые инструменты анализа данных на Python, которые формируют основу работы с структурированными наборами данных. Язык Python получил широкое распространение благодаря своей простоте и универсальности, что позволяет эффективно обрабатывать большие и разнородные объемы информации.
Библиотека NumPy выступает фундаментом для числовых вычислений: она предлагает удобные структуры данных для работы с многомерными массивами и матрицами, а также высокопроизводительные математические операции. Особенностью NumPy является векторизация, которая позволяет выполнять операции над целыми массивами данных без явных циклов, что существенно повышает скорость и чистоту кода. Благодаря этим возможностям NumPy служит базовой платформой для более высокоуровневых инструментов и библиотек в экосистеме Python [10].
Pandas дополнительно расширяет возможности, предоставляя удобные и гибкие структуры данных Series и DataFrame, которые оптимально подходят для работы с табличными наборами данных. Она облегчает загрузку данных из различных источников, включая CSV и JSON, и позволяет выполнять широкий спектр операций по выборке, фильтрации, трансформации и агрегированию данных. Это делает Pandas незаменимым инструментом для предварительной обработки, очистки и анализа информации с сохранением связей между разными столбцами и строками [3].

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Shoyqulov Shodmonkul Qudratovich DATA VISUALIZATION IN PYTHON // Eurasian Journal of Mathematical Theory and Computer Sciences. 2024. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/data-visualization-in-python (10.12.2024).
2. Ярцева Н. В. АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ ДАННЫХ: ВОЗМОЖНОСТИ GDELT PROJECT ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON. ОПЫТ ГУМАНИТАРИЯ, РЕШИВШЕГО ПОСТИЧЬ BIG DATA // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-bolshih-obemov-dannyh-vozmozhnosti-gdelt-project-pri-ispolzovanii-yazyka-programmirovaniya-python-opyt-gumanitariya (10.12.2024).
3. Гараджаева Сульгун Атаевна, Овездурдыева Ирина Курбангельдиевна ВВЕДЕНИЕ В МОДУЛЬ NUMPY. ОСНОВЫ РАБОТЫ С PANDAS. РАЗВЕДЫВАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ // Наука и мировоззрение. 2025. №40. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vvedenie-v-modul-numpy-osnovy-raboty-s-pandas-razvedyvatelnyy-analiz-dannyh (24.04.2025).
4. Оразгулыев Амангулы, Гараджаева Сульгун Атаевна ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ // Наука и мировоззрение. 2025. №40. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vizualizatsiya-dannyh-predstavlenie-rezultatov-issledovaniya (15.04.2025).

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Анализ данных на Python с использованием библиотеки pandas и numpy

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net