# Анализ данных FDA Drug Adverse Events

## Описание проекта

В данном проекте выполнен анализ данных о побочных эффектах лекарственных препаратов на основе датасета FDA Drug Adverse Events.

Работа выполнена в Jupyter Notebook в рамках задания по анализу и визуализации данных.

## Цель работы

Цель работы — освоить базовую работу с JupyterLab, библиотеками для анализа данных и визуализации, а также закрепить навыки ведения проекта с использованием Git.

## Используемые библиотеки

В проекте использовались следующие библиотеки:

- pandas
- numpy
- matplotlib
- seaborn
- tqdm

## Что было сделано

В ходе работы были выполнены следующие действия:

1. Загружен датасет из CSV-файла.
2. Проведён первичный анализ данных:
   - просмотр первых строк таблицы;
   - анализ структуры данных;
   - получение статистического описания;
   - проверка пропущенных значений.
3. Выполнена группировка данных по отдельным признакам.
4. Создан новый признак `risk_flag` для выделения случаев повышенного риска.
5. Построены графики:
   - гистограмма распределения возраста;
   - boxplot серьёзности случаев по полу;
   - столбчатая диаграмма стран с наибольшим количеством случаев;
   - тепловая карта корреляций.
6. Использована библиотека `tqdm` для отображения прогресса обработки данных.

## Структура проекта

```text
project_drugs/
├── data/
│   └── gm_feature_engineered_fda.csv
├── week2_analysis.ipynb
├── README.md
├── requirements.txt
└── .gitignore

ФИНАЛЬНАЯ ВЕРСИЯ