
Описание проекта
На Kaggle мне попалась работа, где анализируют связь привычек студентов с их академическими результатами. Тема показалась мне чрезвычайно важной — проблема неэффективного обучения знакома, наверное, всем. Сколько раз бывало: учишь, стараешься, а в конечном счете не получаешь отдачи в виде хороших оценок.
Поскольку я и сама постоянно борюсь с разными учебными привычками (и не всегда удачно), этот анализ привлек мое внимание. Интересно изучить данные и понять, какие факторы действительно помогают учиться лучше.
Для исследования я воспользовалась следующими типами диаграмм:
Данные диаграммы лучше всего показывают разницу между приведенными данными.
Статья анализирует около 1000 студентов и их ежедневные привычки, которые могли повлиять на их успеваемость и оценки.
1. Неполная занятость
В этой диаграмме мы рассмотрим количество студентов, которые посещают работу с неполной занятостью.

Круговая диаграмма
Код
2. Количество часов сна
В столбчатой диаграмме мы посмотрим сколько часов в среднем спят студенты.
Количество сна в день
Код 2
3. Время проведенное за учебой
На данном этапе я сделала точечную диаграмму с анализом время проведенного за учебой в день.
Время проведенное за учебой
Код 3
4. Баллы за экзамен
Тут мы рассмотрим итоги студентов, то есть их баллы за экзамен, на основе статистики выше.
Баллы за экзамен
Код 4
Итог
В процессе изучения датасета, содержащего информацию о результатах экзаменов студентов и их привычках, я создала 4 диаграммы, наглядно иллюстрирующие зависимость успеха студента от различных факторов. Предлагаю собрать общий портрет студента, который, согласно данным графиков, должен добиться высоких баллов: 1. Количество сна: 6–8 часов в сутки 2. Отказ от работы 3. Время проведенное за учебе 4. Хорошие баллы за экзамен
Первый код был сгенерирован в Chat GPT, так как было сложно писать код вручную. Далее последующие коды я только подправляла в искусственном интеллекте по надобности.
Обложка также была сгенерирована искусственным интеллектом*