You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
Celem pracy domowej jest przygotowanie eksploracyjnej analizy danych.
Jako rozwiązanie należy przygotować raport w Python, który będzie opisywał zbiór danych oraz zawierał wnioski płynące z przeprowadzonej analizy.
Proszę przygotować kod bez zbędnych roboczych komórek, zgodnie z kolejnością niżej podaną. Rozwiązanie powinno być plikiem w formacie .pdf, .html lub .ipynb i powinno zawierać:
opis zbioru danych zawierający jego wielkość i jakiego typu zmienne w nim występują
analizę zmiennych w zbiorze danych z wykorzystaniem pakietów numpy i pandas (policzenie statystyk)
analiza zmiennych w zależności od przynależności do grupy (należy wykorzystać GroupBy względem zmiennej jakościowej)
2 wykresy analizujące rozkład zmiennych w zbiorze danych razem z wnioskami
2 wykresy wskazujące zależności w zbiorze danych z wnioskami
Numer zbioru dla którego należy przygotować analizę to odpowiednio wynik następującego działania:
Celem pracy domowej jest przygotowanie eksploracyjnej analizy danych.
Jako rozwiązanie należy przygotować raport w Python, który będzie opisywał zbiór danych oraz zawierał wnioski płynące z przeprowadzonej analizy.
Proszę przygotować kod bez zbędnych roboczych komórek, zgodnie z kolejnością niżej podaną. Rozwiązanie powinno być plikiem w formacie .pdf, .html lub .ipynb i powinno zawierać:
GroupBy
względem zmiennej jakościowej)Numer zbioru dla którego należy przygotować analizę to odpowiednio wynik następującego działania:
0 = https://www.kaggle.com/datasets/girumwondemagegn/dataset-for-renewable-energy-systems
1 = https://www.kaggle.com/datasets/jainaru/world-happiness-report-2024-yearly-updated
2 = https://www.kaggle.com/datasets/keremabdullahoglu/laptop-price-dataset-april-2024
The text was updated successfully, but these errors were encountered: