Обновить README.md

README.md

@@ -1 +1,59 @@
-"#<23> ¡®â  á JupyterLab,  ­ «¨§ ¨ ¢¨§ã «¨§ æ¨ï ¤ ­­ëå" 
+# Анализ данных Bitcoin
+
+## Описание проекта
+Программа анализирует исторические данные Bitcoin (цены и объемы торгов) и визуализирует ключевые метрики с помощью библиотек Python.
+
+## Технологии
+- **Python 3.x**
+- **pandas** - загрузка и обработка данных
+- **numpy** - математические операции
+- **matplotlib** - построение графиков
+- **seaborn** - визуализация
+- **tqdm** - отображение прогресса загрузки
+
+## Процесс работы программы
+
+### 1. Загрузка данных
+- Программа считывает CSV файл `btcusd_1-min_data.csv` [кликабельно](https://www.kaggle.com/datasets/mczielinski/bitcoin-historical-data/data)
+- Файл содержит минутные данные Bitcoin со следующими столбцами:
+  - `Timestamp` - время в Unix формате (окна по 60 секунд)
+  - `Open` - цена открытия
+  - `High` - максимальная цена
+  - `Low` - минимальная цена
+  - `Close` - цена закрытия
+  - `Volume` - объем торгов в BTC
+
+### 2. Визуализация загрузки
+- Используется библиотека `tqdm` для отображения прогресс-бара
+- Пользователь видит процесс загрузки данных в реальном времени
+
+### 3. Базовый анализ данных
+- Выводится информация о структуре данных (`df.info()`)
+- Отображается статистика по числовым столбцам (`df.describe()`):
+  - Среднее значение
+  - Стандартное отклонение
+  - Минимальные и максимальные значения
+  - Квартили
+
+### 4. Визуализация данных
+
+#### График 1: Гистограмма распределения цены закрытия
+- **Цель**: Показать, как часто встречаются разные цены Bitcoin
+- **Ось X**: Цена Bitcoin (USD)
+- **Ось Y**: Количество наблюдений (частота)
+- **Характеристики**: Желтые столбцы, 50 интервалов, сетка
+
+#### График 2: Диаграмма рассеяния (объем vs цена)
+- **Цель**: Выявить взаимосвязь между объемом торгов и ценой
+- **Сокращение данных**: Для ускорения отрисовки используется случайная выборка из 5000 строк
+- **Ось X**: Объем торгов (BTC)
+- **Ось Y**: Цена закрытия (USD)
+- **Точки**: Полупрозрачные для лучшей читаемости
+
+#### График 3: Boxplot распределения цен
+- **Цель**: Сравнить распределения цен открытия, максимума, минимума и закрытия
+- **Элементы boxplot**:
+  - Красная линия - медиана (50% данных)
+  - Коробка - интервал между 25% и 75%
+  - Усы - нормальный диапазон значений
+  - Точки - выбросы (аномальные значения)