Описание ситуации: На одной из встреч с аналитиком компании, Еленой, она рассказывает о важности описательной статистики в анализе данных. Елена объясняет, что описательная статистика позволяет получить ключевую информацию о данных, например, средние значения, разброс и частоту, чтобы быстро оценить общую картину.
"В описательной статистике мы часто используем такие показатели, как среднее арифметическое — усредненное значение набора данных, медиана— центральное значение в отсортированном наборе данных, и мода— наиболее часто встречающееся значение. Еще важны размах, показывающий диапазон значений, и стандартное отклонение, отражающее разброс данных относительно среднего. Все эти показатели можно вычислить с помощью библиотеки Pandas в Python."
Проблемная ситуация: у Вас совсем нет опыта в описательном анализе данных, и это необходимо исправить для дальнейшей работы.
Исходные условия: Данные предоставлены в формате CSV, включающие набор значений для анализа. Работа выполняется в Jupyter Notebook, каждое задание выполняется в отдельной ячейке.
Форма выполнения задания: Индивидуальная работа, самостоятельное выполнение задач.
Программные инструменты для выполнения:
- Язык программирования: Python
Требования к результату выполнения задания:
Предоставить файл .ipynb с выполненными заданиями, комментариями и примерами вывода.