Анализ данных Indian Railways

Цель

Освоение инструментов анализа и визуализации данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, tqdm) на примере датасета индийских железных дорог.

Данные

Набор данных IRCTC_cleaned.csv взят из Kaggle. Содержит информацию о поездах, станциях, времени отправления, днях курсирования, расстоянии.

Выполненные шаги

• Загрузка и очистка данных.
• Преобразование типов, извлечение признаков (час отправления, количество дней курсирования).
• Разведочный анализ: пропуски, статистики.
• Визуализация:
  • Гистограмма расстояний.
  • Scatter plot "расстояние vs. число дней курсирования".
  • Boxplot расстояний по дням недели.
  • Топ-15 станций по количеству поездов.
  • Тепловая карта корреляции.
• Использование tqdm для отслеживания группировки данных.
• Выводы.

Запуск

1. Установить зависимости: pip install -r requirements.txt
2. Поместить IRCTC_cleaned.csv в корень проекта.
3. Запустить Jupyter Lab и открыть week2_analysis.ipynb.