Анализ данных физической активности

Я выбрала данные о физической активности на сайте Kaggle.

Мне интересна такая статистика, потому что она помогает выявлять причинно-следственные связи, учиться на опыте других людей и развиваться. Движение наполняет меня энергией и новыми идеями, поэтому считаю важным и полезным анализировать влияние физической активности на организм.

Типы графиков: — виолончельная диаграмма — столбчатая диаграмма — точечная диаграмма

Этапы работы: — выбор данных — загрузка двух файлов CSV со статистикой в среду программирования — выбор интересующих колонок — анализ данных — визуализация статистики с помощью различных типов графиков

Основным цветом данного проекта является серо-бирюзовый. Именно он ассоциируется у меня с регулярными физическими упражнениями. Порой зарядка или спорт становятся рутиной, однако именно в обыденности раскрывается потенциал человека.

Анализ данных физической активности показал, что, по мнению участников опроса, для женщин движение важнее, чем для мужчин, однако малая часть из пятисот опрошенных людей ежедневно занимается спортом, большинство тренируется 1-2 раза в неделю. Значительная часть респондентов предпочитает кататься на велосипеде, соответственно преодолевая длительные дистанции. Также, удалось выявить тренд в учащении сердцебиения у разных людей, которые взбирались на определённую высоту. Подводя итоги, важно отметить, что визуализация данных позволяет людям фиксировать статистику при помощи зрительной памяти, делать выводы и менять свою жизнь к лучшему.

Для создания обложки проекта я использовала ИИ. Изображение сгенерировано в Ideogram.

prompt: «yoga minimalistic realistic futuristic illustration, 3d render, illustration»

https://ideogram.ai/t/explore

Для совершенствования инфографики я обращалась за помощью к GPT-ChatBot, так как мне было необходимо узнать механику работы кода, которая создаёт стилизацию диаграммам.

https://gpt-chatbot.ru/