СТРУКТУРОВАНИЙ ПІДХІД ДО ВІЗУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ У ЗАДАЧАХ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ PYTHON

Анотація

Розглянуто структурований підхід до візуального аналізу даних у задачах обробки інформації з використанням бібліотек Python. Проаналізовано особливості бібліотек Matplotlib, seaborn, Pandas Visualization і Plotly, їх сильні та слабкі сторони залежно від типу даних і цілей аналізу. Розроблено методику, що включає п’ять етапів: швидкий первинний огляд, поглиблений одновимірний аналіз, двовимірний і багатовимірний аналіз, цільова візуалізація та підсумкове представлення результатів. Проведено апробацію методики на наборі даних «Титанік», що дозволило виявити ключові фактори, які впливають на виживання пасажирів. Сформовано рекомендації щодо вибору бібліотек для різних типів даних і аудиторій. Запропонований підхід забезпечує ефективність, відтворюваність і економічну доцільність візуалізацій.