REPORT TASKS #7
Description
По интерфейсу:
В разделе "Анализ" выбирается вид отчета и в зависимости от него согласно тз остаются активными определенные комбобоксы в разделе "Параметры отчета" (в тз указано какие артибуты должны остаться: количественные или качественные), либо сделать чтобы они появлялись и пропадали. Построенный отчёт открывается в новом не модальном окне.
При реализации функционала из этого списка ответвляемся от reports и называем ветку в соответствии с методом анализа
- Статистический отчет
- Для качественных переменных (например, пол, место проживания и т.д.) таблицу частот —первый столбец содержит уровни (значения) переменной, второй столбец содержит частоты, т.е. количество объектов с данным уровнем фактора, третий столбец —процент количества указанных объектов от их общего числа
- Построение
- Экспорт
- Статистический отчет
- Для количественных переменных —основные статистики, т. е. максимум и минимум, арифметическое среднее, выборочную дисперсию и стандартное отклонение, отчет оформлен в виде таблицы — первый столбец список переменных, далее в каждом столбце значение статистики, значение статистик подсчитывается с помощью методов класса pandas.DataFrame
- Построение
- Экспорт
- Сводная таблица
- Для любой пары качественных атрибутов с выбором метода агрегации, сводная таблица строится с помощь функции pandas.pivot_table()
- Про метод агрегации сам не особо понял так что провести исследование и мне рассказать
- Построение
- Экспорт
- Столбчатая диаграмма
- Графический отчет «кластеризованная столбчатая диаграмма» для пары «качественный атрибут – качественный атрибут», следует использовать matplotlib.pyplot.bar()
- Построение
- Экспорт
- Категоризированная гистограмма
- Графический отчет «категоризированная гистограмма» для пары «количественный атрибут—качественный атрибут», следует использовать matplotlib.pyplot.hist()
- Построение
- Экспорт
- Категоризированная диаграмма Бокса-Вискера
- Графический отчет «категоризированная диаграмма Бокса-Вискера» для пары «количественный атрибут—качественный атрибут», следует использовать matplotlib.pyplot.boxplot()
- Построение
- Экспорт
- Категоризированная диаграмма рассеивания
- Графический отчет «категоризированная диаграмма рассеивания» для двух количественных атрибутов и одного качественного атрибута, следует использовать matplotlib.pyplot.scatter()
- Построение
- Экспорт