# 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)