code-review-101-Zhnyaugamerz

0. ecxqua, BendySonic
1. Бабушкин Евгений Андреевич, РИ-150911, задание 8

2. Описание задания

Анализ датасета качества вина, содержащего физико-химические свойства различных вин и их экспертные оценки качества.

Что нужно анализировать:

• Распределение и статистику целевой переменной (качество вина)
• Физико-химические свойства вин и их взаимосвязи
• Корреляции между признаками и качеством
• Категориальный анализ качества вин

3. Выполненные работы

📊 Загрузка данных

• Загружен датасет "mnemoraorg/wine-quality-6k4" из Hugging Face Hub
• Конвертирован в pandas DataFrame для анализа
• Исходный размер датасета: 6497 строк × 13 столбцов

🎯 Анализ целевой переменной

• Качество вина (quality): целочисленная оценка от 3 до 9
• Проанализировано распределение оценок качества
• Вычислена описательная статистика (среднее, медиана, стандартное отклонение)

🔍 Анализ признаков

Проанализированы 12 физико-химических свойств:

• fixed acidity
  - фиксированная кислотность
• volatile acidity
  - летучая кислотность
• citric acid
  - лимонная кислота
• residual sugar
  - остаточный сахар
• chlorides
  - хлориды
• free sulfur dioxide
  - свободный диоксид серы
• total sulfur dioxide
  - общий диоксид серы
• density
  - плотность
• pH
  - уровень pH
• sulphates
  - сульфаты
• alcohol
  - алкоголь
• quality
  - качество (целевая переменная)

📈 Визуализация

Созданы следующие визуализации:

• Распределение целевой переменной (гистограмма и KDE)
• Распределения всех признаков в сетке 2×4
• Scatter plots топ-6 признаков против качества
• Горизонтальная диаграмма корреляций
• Box plots по категориям качества

4. Статистика

📋 Таблица с метриками качества

🔢 Ключевые числа

• Общее количество образцов: 6497
• Количество признаков: 12 физико-химических + 1 целевой
• Наиболее частое качество: 6 (≈35% образцов)
• Категории качества:
  • Low (1-4): ~8% образцов
  • Medium (5-6): ~67% образцов
  • High (7-9): ~25% образцов

5. Ключевые находки

🎯 Выводы из анализа

1. Распределение качества: Оценки сконцентрированы вокруг значений 5-6, что указывает на нормальное распределение с небольшим смещением в сторону более высоких оценок.

2. Наиболее влиятельные признаки:

   • Алкоголь имеет самую высокую положительную корреляцию с качеством
   • Плотность показывает сильную отрицательную корреляцию
   • Летучая кислотность отрицательно влияет на качество

3. Категориальные различия:

   • Вина высокой категории имеют значительно более высокое содержание алкоголя
   • Низкокачественные вина характеризуются повышенной летучей кислотностью
   • Сульфаты также важны для дифференциации категорий качества

4. Визуальные закономерности:

   • Четко прослеживаются линейные зависимости для некоторых признаков
   • Наблюдаются кластеры в scatter plots, указывающие на возможные подгруппы вин

6. Файлы

📁 Созданные файлы

1. target_distrib.png
   - распределение целевой переменной
2. features_distrib.png
   - распределения всех признаков
3. target_vs_features.png
   - scatter plots признаков против качества
4. correlation_bars.png
   - диаграмма корреляций с качеством
5. by_category.png
   - box plots по категориям качества

🗑️ Удалённые файлы

1. FILE_UPDATE_REPORT.md - автосгенерированная штука где написано всё что есть в репо
2. CONTRIBUTING.md - написано всё что надо сделать
3. PANDAS_CHEATSHEET.md - шпаргалка по pandas
4. MATPLOTLIB_CHEATSHEET.md - шпаргалка по matplotlib
5. CODE_REQUIREMENTS.md - требования к коду
6. ASSIGNMENTS_README.md - полная документация к заданиям