# 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](https://www.kaggle.com/datasets/antareepdey/indian-railways). 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`.