Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/nikita-data/eda_projects

Exploratory data analysis projects
https://github.com/nikita-data/eda_projects

cac data-analysis data-visualization eda folium-maps hypothesis-testing ltv math matplotlib numpy plotly python regular roi scipy seaborn segmentation statistics unit-economics

Last synced: about 1 month ago
JSON representation

Exploratory data analysis projects

Awesome Lists containing this project

README 

        
# EDA-projects



| №  | Наименование проекта  | Описание проекта | Стек |

|:-- |:----------------------|:--------------|:-------------|

| 01 |[Исследование рынка заведений общественного питания Москвы](https://github.com/nikita-data/EDA_projects/blob/main/01_Catering%20market%20research/Catering_market_research%20(2).ipynb)|В рамках данного проекта я подготовлю исследование рынка Москвы для открытия заведения общественного питания. Найду интересные особенности и презентую полученные результаты, которые в будущем помогут в выборе подходящего места для инвесторов из фонда «Shut Up and Take My Money» |Python, pandas, matplotlib, math, scipy, numpy, random, warnings, re, missingno, os, requests, json, folium, seaborn, plotly |

| 02 |[Исследование надежности заемщиков](https://github.com/nikita-data/EDA_projects/blob/main/02_bank%20borrower%20research/bank_borrower_research%20(1).ipynb)|Заказчик — кредитный отдел банка. Нужно разобраться, влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок. Входные данные от банка — статистика о платёжеспособности клиентов. Результаты исследования будут учтены при построении модели кредитного скоринга — специальной системы, которая оценивает способность потенциального заёмщика вернуть кредит банку.По представленным статистическим данным о платежеспособности клиентов банка необходимо провести исследование- влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок. Результаты исследования будут учтены при построении модели кредитного скоринга — специальной системы, которая оценивает способность потенциального заёмщика вернуть кредит банку. |Python, pandas|

| 03 |[Исследование интернет-магазина «Стримчик»](https://github.com/nikita-data/EDA_projects/blob/main/03_e-commerce%20research/E-commerce%20research.ipynb)|В рамках данного исследования я произведу анализ интернет-магазина «Стримчик», который продаёт по всему миру компьютерные игры. Из открытых источников  доступны исторические данные о продажах игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы (например, Xbox или PlayStation). Нужно выявить определяющие успешность игры закономерности. Это позволит сделать ставку на потенциально популярный продукт и спланировать рекламные кампании. |Python, pandas, matplotlib, math, scipy, numpy, random, seaborn, warnings, re, missingno |

| 04 |[Исследование объявлений о продаже квартир в Санкт-Петербурге](https://github.com/nikita-data/EDA_projects/blob/main/04_real%20estate%20research/real%20estate%20research.ipynb)|В рамках данного проекта я подготовлю исследование объявлений о продаже квартир в Санкт-Петербурге и соседних населённых пунктов за несколько лет. Нужно научиться определять рыночную стоимость объектов недвижимости. Задача — установить параметры. Это позволит построить автоматизированную систему: она отследит аномалии и мошенническую деятельность. |Python, pandas, matplotlib, seaborn, warnings |

| 05 |[Исследование сервиса аренды самокатов](https://github.com/nikita-data/EDA_projects/blob/main/05_scooter%20rental%20research/scooter%20rental%20research.ipynb)|В рамках данного исследования я произведу анализ популярного сервиса аренды самокатов GoFast. Мне передали данные о некоторых пользователях из нескольких городов, а также об их поездках. |Python, pandas, matplotlib, math, scipy, numpy, random, статистические гипотезы, распределения|

| 06 |[Исследование пользователей сервиса Яндекс Музыка](https://github.com/nikita-data/EDA_projects/blob/main/06_yandex%20music%20research/yandex_music_research.ipynb)|Сравнение Москвы и Петербурга окружено мифами. Например: Москва — мегаполис, подчинённый жёсткому ритму рабочей недели; Петербург — культурная столица, со своими вкусами. На данных Яндекс Музыки я сравню поведение пользователей двух столиц. |Python, pandas|