Compare commits

..
3 Commits
Author SHA1 Message Date
stud204008 5f06c81363 Обновить README.md 2026-05-08 20:07:44 +00:00
stud204008 948930e381 Обновить README.md 2026-05-08 20:06:53 +00:00
Alexey 58cbd42f11 Add README.md 2026-05-08 23:01:12 +03:00
+81
View File
@@ -0,0 +1,81 @@
# Анализ данных о сердечно-сосудистых заболеваниях
## Описание проекта
В данном проекте выполнен анализ данных о факторах риска сердечно-сосудистых заболеваний на основе датасета Heart Disease Dataset (cleveland1.csv).
Работа выполнена в JupyterLab в рамках практической работы №3 по анализу и визуализации данных.
---
## 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 `cleveland1.csv`
2. **Проведён первичный анализ данных:**
- просмотр первых строк таблицы (`.head()`)
- анализ структуры данных (`.info()`)
- получение статистического описания (`.describe()`)
- проверка пропущенных значений (`.isnull().sum()`)
3. **Выполнена подготовка данных:**
- стандартизированы названия колонок
4. **Проведён анализ по группам:**
- группировка по полу (gender)
- группировка по наличию заболевания (target)
- сравнение средних показателей
5. **Создан новый признак** `high_cholesterol_flag` для выделения случаев повышенного риска (холестерин > 240)
6. **Построены графики:**
- boxplot распределения возраста у больных и здоровых
- scatterplot взаимосвязи холестерина и пульса
- гистограмма распределения возраста пациентов
- boxplot уровня холестерина по полу
- тепловая карта корреляций всех числовых признаков
7. **Использована библиотека tqdm** для отображения прогресса обработки данных
8. **Сохранены результаты** обработки в CSV-файл
---
## Результаты анализа
На основе проведённого анализа получены следующие выводы:
1. **Возраст** является значимым фактором риска — средний возраст больных пациентов выше, чем здоровых
2. **Холестерин** положительно коррелирует с наличием заболевания
3. **Максимальный пульс** у больных пациентов в среднем ниже
4. **Корреляционная матрица** показывает умеренную связь между возрастом и заболеванием
---
## Структура проекта
praktika03/
- .venv/
- .gitignore
- README.md
- week2_analysis.ipynb
- cleveland1.csv
- cleveland2.csv
- Dataset Heart Disease.csv
- heart_disease_results.csv