https://github.com/olgapavlova/agile-health-hackathon

Визуализируем здоровье спринтов разработки по сырым данным
https://github.com/olgapavlova/agile-health-hackathon

data-analysis data-visualization figma google-sheets matplotlib pandas python sql

Last synced: about 2 months ago
JSON representation

Визуализируем здоровье спринтов разработки по сырым данным

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/olgapavlova/agile-health-hackathon
• Owner: olgapavlova
• Created: 2024-11-15T15:59:03.000Z (about 2 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-11-17T13:26:50.000Z (about 2 months ago)
• Last Synced: 2024-11-17T14:18:00.570Z (about 2 months ago)
• Topics: data-analysis, data-visualization, figma, google-sheets, matplotlib, pandas, python, sql
• Language: JavaScript
• Homepage:
• Size: 8.48 MB
• Stars: 1
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
![agile-health-hackaton](https://github.com/user-attachments/assets/89195492-4fb9-40c1-81c4-6e4fb9d6b113)

# Agile Health Hackathon

> Визуализируем здоровье спринтов разработки по сырым данным.

> [!IMPORTANT]

> 

> [Жизненный цикл задачи в производстве](WORKFLOW.md) — SQL, Mermaid

>

> [Прототипы интерфейсов](https://www.figma.com/design/VQIYIarzhcXvtUiAdFKKx0/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%A1%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B0?node-id=10-2056&t=j7xXnCip9Awt0uLm-1) — Figma

> 

> [Анализ сырых данных](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gX-mf5EDaHACdu8xtTitSlyVT46qvEMSg2PDAs7P_f8/edit?usp=sharing) — Google Sheets

> 

> [Подготовка данных](jupyter/Prepare.ipynb) и **[расчёты с визуализацией](jupyter/Metrics.ipynb)** — Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook

>

> 

**Технологический стек:** [SQL](https://ru.wikipedia.org/wiki/SQL) • [Mermaid](http://mermaid.js.org/) • [Figma](https://www.figma.com/) • [Google Sheets](https://docs.google.com/spreadsheets/u/0/) • [Python](https://www.python.org/) • [Pandas](https://pandas.pydata.org/) • [Matplotlib](https://matplotlib.org) • [Jupyter Notebook](https://jupyter.org) • [Anaconda](https://www.anaconda.com)

* [Расписание хакатона](https://impulse.t1.ru/hackathons/saint_petersburg_2024)

* [Личный кабинет](https://spb.hackathon-t1.ru/todo) (у каждого свой)

* [Слайды с описанием задачи](https://docs.google.com/presentation/d/1Ixn7mnErgfvu0Kuxk7OUIWIuMWP2KfNRwGEyVObvuwI/edit#slide=id.g3141d0e0588_0_411)

* (deprecated) ~~[Все задачи](TODO.md), которые мы делаем. Вдруг кто забыл :)~~

### Запуск проекта

1. Скопировать папку проекта на локальный диск.

2. Установить и запустить [Anaconda](https://www.anaconda.com).

3. Запустить в среде Anaconda систему Jupyter Notebook.

4. Открыть [Prepare.ipynb](jupyter/Prepare.ipynb) и выполнить все ячейки.

5. Открыть [Metrics.ipynb](jupyter/Metrics.ipynb) и выполнить все ячейки.

> [!WARNING]

> Для прогона на других данных заменить файлы в каталоге ```csv```.

> 

> Имена файлов сохранять.