Российский государственный социальный университет

ИТОГОВОЕ ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ

по дисциплине «_______Информатика и основы информационно-коммуникационных технологий _______________________»


_____________________________________________________

(тема практического задания)

ФИО студента	Рощин Денис Степанович
Направление подготовки	Лечебное Дело
Группа	ЛЕЧ-С-0-Д-2022-2

Москва

Введение.
Анализ проводился над датасетом, в котором описывались различные сорта вин из разных стран, цен и категорий.

В источнике была информация о наборе данных (Рис.1)


Рис.1

Переводим данные.
Context

После просмотра Somm (документальный фильм о мастерах сомелье) Я задавался вопросом, как я мог бы создать прогностическую модель для идентификации вин через слепую дегустацию, как мастер-сомелье. Первым шагом в этом путешествии был сбор некоторых данных для обучения модели. Я планирую использовать глубокое обучение для прогнозирования сорта вина, используя слова в описании / обзоре. Модель по-прежнему не сможет попробовать вино, но теоретически она может идентифицировать вино на основе описания, которое может дать сомелье. Если у кого-то есть идеи о том

---

, как это сделать, пожалуйста, опубликуйте их!
Content

Этот набор данных содержит три файла:
winemag-data-130k-v2.csv содержит 10 столбцов и 130k строк винных обзоров.
winemag-data_first150k.csv содержит 10 столбцов и 150 строк отзывов о вине.
winemag-data-130k-v2.json содержит 6919 узлов винных обзоров.
Перейдите на вкладку данные, чтобы просмотреть описания отдельных файлов, метаданные на уровне столбцов и сводную статистику.

Acknowledgements

Данные были получены из WineEnthusiast в течение недели 15 июня 2017 года. Код для скребка можно найти здесь, если у вас есть более конкретные вопросы о сборе данных, которые я не рассматривал.

ОБНОВЛЕНИЕ 24.11.2017

После отзывов пользователей набора данных я снова очистил обзоры 22 ноября 2017 года. На этот раз я собрал название каждого обзора, из которого вы можете разобрать год, имя дегустатора и ручку Twitter дегустатора. Это также должно исправить проблему с дублированием записи.
Inspiration
Я думаю, что этот набор данных предлагает отличные возможности для анализа настроений и других прогностических моделей, связанных с текстом. Моя общая цель - создать модель, которая может идентифицировать сорт, винодельню и местоположение вина на основе описания. Если у кого-то есть какие-либо идеи, прорывы или другие интересные идеи / модели, пожалуйста, опубликуйте их.
В скачанном файле содержится 813 145 строк и 13 столбцов. Для удобства расчетов сокращаем информацию.

Столбцов оставляем 4 шт с наименованиями (Рис. 2):

Country – Страна;

Points – Баллы;

Price – Цена;

Тaster_name – Имя сомелье.


Рис.2
Для удобства дальнейшей сортировки в столбце Price при помощи функции «Найти и заменить», меняем точку на запятую.

Строки сортируем «Настраиваемой сортировкой». (Рис.3)



Рис.3

Числовым фильтром в столбце Pointsотбираем данные, которые менее 97. Их удаляем, очищаем фильтр.

При помощи функции «Найти и выделить» в столбце Price удаляем строки в которых нет информации.

Оставляем по одной стране с самым дорогим вином и самым высоким баллом. (Рис. 4)

---

Рис.4
При помощи анализа данных создаем описательную статистику по полю Price(Рис 5).


Рис. 5

Ставим вопросы к датасету и находим ответы при помощи диаграмм и гистограмм.

1. 
   В какой стране низкий балл, но дороге вино?
   

2. 
   В какой стране самое дорогое вино?
   

3. 
   Кто из сомелье пил самое дорогое вино?
   

Выводы:

1. 
   В какой стране низкий балл, но дороге вино? – Германия
   
2. 
   В какой стране самое дорогое вино? - Германия
   
3. 
   Кто из сомелье пил самое дорогое вино? - Anna Lee C. Iijima
   

---

Смотрите также файлы

• Пара сил, момент пары сил.ppt

• На производственную практику.doc

• Контрольная работа По дисциплине Менеджмент ст гр. Зупу17 Гордюшина Е. В. Проверил к э. н, доцент Казанцева Г. Г.docx

• 1. Из капли мыльного раствора радиусом 0,5 ммвыдули пузырь с толщиной стенок 100 нм.ppt

• Нетипичные источники права.docx