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

https://github.com/romanectatyana/fuel_norm

Practical data analytics case: calculating and optimizing fuel consumption norms for vehicles and heavy equipment. (Аналітичний проєкт із визначення норм витрат палива для автотранспорту та спецтехніки.)
https://github.com/romanectatyana/fuel_norm

matplotlib numpy pandas plotly power-bi

Last synced: 4 months ago
JSON representation

Practical data analytics case: calculating and optimizing fuel consumption norms for vehicles and heavy equipment. (Аналітичний проєкт із визначення норм витрат палива для автотранспорту та спецтехніки.)

Awesome Lists containing this project

README

          

# 🚛 Норми витрат палива — аналітичний проєкт

Кейс з визначення та оптимізації норм витрат палива для автотранспорту та спецтехніки.
**Документація:** українською. **База:** SQLite (вбудована).

> Репозиторій містить код для розрахунків, приклади даних, методику та інструкції.

## 🚀 Quickstart
```bash
# 1) Створити та активувати оточення
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# 2) Встановити залежності
pip install -r requirements.txt

# 3) Запустити розрахунок норм та отримання звіту
python main.py
```

## 📂 Структура
- `src/` — модулі з логікою (читання БД, формули норм, застосування коефіцієнтів, експорт)
- `scripts/` — CLI-скрипти (`calc_norms.py`, `report.py`, тощо)
- `notebooks/` — EDA та демонстрації (Jupyter у VS Code)
- `docs/` — інструкції та методика (див. нижче)
- `data/` — вхідні/проміжні файли (не обов’язково в репозиторії)
- `tests/` — юніт-тести
- `.env.example` — приклад змінних середовища
- `main.py` - головний файл

## 📖 Документація
- [Вступ та мета](docs/introduction.md)
- [Встановлення](docs/installation.md)
- [Початкове налаштування](docs/setup.md)
- [Як користуватись](docs/usage.md)
- [Методика розрахунку](docs/methodology.md)

## 🧩 Технології
**Python** (pandas, numpy), **SQLite**, **matplotlib/plotly**, **pytest**, **VS Code + Jupyter**.

## 🏷️ Ліцензія
MIT.