Описание
Я долгое время мечтала о профессиональных наушниках, но долго не могла выбрать модель и решиться на покупку. В один момент я поняла — больше нельзя откладывать эту мечту, хоть у меня и нет сейчас средств, чтобы оплатить эту покупку целиком. Поэтому я впервые в жизни оформила рассрочку, что стало очень интересным опытом. Мои родственники или друзья часто делятся со мной историями их покупок, или тем, что на них пришлось взять кредит или рассрочку. Это заставило меня задуматься о том, насколько часто люди в России берут кредиты, и кто именно их берет. Влияют ли возраст, образование, пол или какие-либо другие факторы на эту статистику. Эти данные я возьму с открытого источника и составлю их анализ с помощью диаграмм.
Я выбрала следующие типы диаграмм, так как считаю их наиболее комфортными для восприятия: линейчатая, график, гистограмма, круговая диаграмма. В визуализации выбираю простые шрифты и приятные, пастельные цвета.
Работа с данными
Сначала я импортировала необходимые мне библиотеки: numpy, matplotlib.pyplot и pandas, seaborn. После чего считала скачанный sav-файл датасета. Затем перешла к написанию кода.
Заключение
Визуализация помогает проще и лаконичнее изложить интересующие нас данные. Так мы наглядно можем видеть, что, например, пол человека несильно влияет на наличие или отсутствие кредита у него. Или с помощью визуальной составляющей можем изучить такие вопросы как, влияет ли время просмотра телевизора на наличие кредитов или их количество.
Описание применения генеративной модели
Обложка проекта сделана с помощью нейросети https://leonardo.ai/ по запросу «make an image of credit cards in pastel colors».
