Анализ использования общественного транспорта в Америке
Описание проекта
Проект посвящён анализу использования общественного транспорта в Америке. Цель работы — исследовать структуру и динамику поездок, а также наглядно показать различия между основными видами транспорта.
Проект выполнен в формате объясняющей визуализации данных, где каждый график отвечает на конкретный вопрос и сопровождается текстовым пояснением.
Итоговые графики и этапы работы
Для исследования я использовала датасет Public Transport Usage in Urban Areas с сайта data.gov. В нем представлены данные о пассажиропотоке на различных видах общественного транспорта в крупных городах за последние 5 лет. В проекте представлены следующие визуализации: • круговая диаграмма структуры поездок; • столбчатая диаграмма сравнения видов транспорта; • линейный график динамики поездок; • точечный график.
Этапы работы
• Формирование табличных данных • Анализ данных с помощью Pandas • Расчёт описательной статистики • Создание серии визуализаций • Интерпретация результатов
Цветовая палитра
Круговая диаграмма
Круговая диаграмма показывает долю каждого вида общественного транспорта в общем объёме поездок. Она позволяет быстро оценить баланс между автобусами, метро и трамваями.
Столбчатая диаграмма
Столбчатая диаграмма сравнивает среднее количество поездок по каждому виду транспорта. Такой тип визуализации позволяет точно сопоставить значения и увидеть разницу между категориями.
Линейный график
Линейный график показывает изменение общего количества поездок по месяцам. Он позволяет выявить временные тренды, периоды роста и снижения транспортной активности.
Точечная диаграмма
Точечная диаграмма показывает распределение количества поездок по видам транспорта. Она позволяет оценить абсолютные значения и относительный вклад каждого транспортного средства в общий объем перевозок.
Вывод
Таким образом мы можем сказать, что метро в Америке является самым популярным общественным транспортом.
Описание применения генеративной модели
Обложка сгенерирована с помощью Qwen Улучшение текста с помощью Deepseek. Код написан на Google Colab и оформлен с помощью Carbon.
