Практическое задание

1) «С портМедиа »  — это медиакомпания, которая специализируется  на освещении спортивных событий и новостей. Она создаёт различные форматы контента, включая видеопередачи, статьи, интервью и документальные фильмы, которые охватывают ключевые моменты в мире спорта. "СпортМедиа" следит за соревнованиями, анализирует игры , предоставляет комментарии, а также освещает успехи и достижения спортсменов. Компания активно взаимодействует с аудиторией через социальные сети и веб-сайты. 2) Сотрудники компании: Андрей - главный редактор (руководящая должность) Екатерина - спортивный журналист Дмитрий - видеооператор 3) Таблица (ниже) Вывод : на иболее острой проблемой выгорания на работе может стать для Андрея  (главного редактора), поскольку он несёт высокую ответственность за весь контент компании, сталкивается с постоянным давлением соблюдения сроков, нуждается в решении оперативных вопросов и управлении командой, что приводит к значительному стрессу и переработкам, увеличивая ри...

Для анализа я взяла статистику по средней месячной заработной плате в России и США по годам (от 2017 до 2023). Таблица: Эти данные связаны тем, что они являются суммами денежных средств. Отличаются они тем, что суммы в первом столбце написаны в рублях, а суммы во втором столбце - в долларах. Результаты анализа: Итог: Наиболее точную оценку на мой взгляд дает модель  Polynomial Regression  и  Scater Plot. В первой модели четко видно прогресс роста заработной платы с каждым годом. Удобно, что всего две линии, которые можно легко сопоставить и проанализировать данные. Во второй модели можно отследить взаимосвязь и различия двух компонентов (первого и второго столбца: в моем случае это зп в России и в США). Также есть линия, которая показывает прогресс.

Для анализа я выбрала  файл данных о прослушивании альбомов (last.fm). Результаты анализа: Выводы: 1) Больше всего связаны rock и other (зеленый и серый цвет). Примерно в одинаковом соотношении выражены связи между rock и 80s, hardcore и classic rock. Доминирует здесь все-таки other. 2) Центральный элемент связей - rock (не считая конечно other). Он выделен зеленым цветом. Он связывает не только  other, но и  80s, hardcore, classic rock и emo. Следовательно он доминирует во всех моделях. 3) Для восприятия мне больше всего удобна модель  Network Explorer, так как там обозначено всё не только цветом, но и линиями, которые помогают понять, что и с чем связано. В  MDS модели затруднительно определить связи, так как они не соединены друг с другом. Но все же эта модель тоже довольно неплохая. А вот модель  Correlations для меня сложна и непонятна.

Для анализа я выбрала 10 изображений на тему экологии. Модели  Image Grid  и  Hierarchical Clustering разделили изображения почти на одинаковые группы.  Первая группа (три изображения по вертикали) — один главный объект (планета) на белом фоне, нет ничего лишнего; вторая группа (два изображения) — объект находится по центру, однотонный фон, и там и там изображены ладони человека; третья группа (два изображения) — их объединяет планета, где изображены заводы, загрязнения и дым; четвертая группа (три изображения) — изображения, которые делятся на два контраста (справа — ужасная экология, слева — хорошая), также на этих изображениях присутствует луг. Модель Hierarchical Clustering наиболее приближена к  Image Grid. С данной логикой разделения я согласна. Модель t-SNE больше отл ичается от предыдущих моделей. Здесь три изображения находятся отдельно от других, здесь логика понятна, но остальные 7 изображений все рядом друг с другом. Классифицировать их проблематично...

Для анализа я выбрала 10 изображений на тему экологии, где преобладают такие объекты, как планета, лес, загрязнения, дым, деревья, руки и тд.  Анализ в  MDS-модели: Изображения разделились на 4 группы. В данных моделях я не особо прослеживаю какую-либо логику деления на группы. Не совсем понятно, почему они распределились именно так. Но возможно: голубая группа - фото, где изображена планета и на ней сделан акцент; зеленая группа - фото, где объект парит в воздухе и его окружают облака; темно-синяя группа - фото наиболее красочные, но в желтой группе мне не удается найти логику. С такой логикой разделения я не согласна. Анализ в   Image Grid : Изображения также разделились на 4 группы, но, по сравнению с предыдущей моделью, они сгруппировались по другому - более логично. Первая группа (три изображения по вертикали) — один главный объект (планета) на белом фоне, нет ничего лишнего; вторая группа (два изображения) — объект находится по центру, однотонный фон, и там и там из...

1. Для анализа я взяла 10 небольших стихотворений на тему любви разных авторов: Цветаева, Лермонтов, Пушкин, Тургенев, Северянин, Тютчев, Батюшков, Гамзатов, Фет, Некрасов. Я посчитала, что данная кластеризация наиболее логична: 2. Тексты разделились на две группы. В первую очередь входят стихотворения Цветаевой, Лермонтовой и Пушкина. Во втором - Северянина, Тютчева, Батюшкова, Гамзатова, Фета, Некрасова. Стихотворение Тургенева не входит ни в одну из группы.  Тексты, находящиеся в первой группе, связывают общий посыл - эти три стихотворения о ушедшей или невзаимной любви, они более печальны. Ключевые слова: не вас, не меня, обнимаете другого, устал, никого не люблю, потерял, бросил, угасло, безнадежно. Тексты, находящиеся во второй группе, связаны иной посылкой - в этих стихотворениях авторов, относящихся к взаимной, независимой и страстной любви, и часто обращают внимание на свой предмет воздыхания, настроение в этих стихах более радостное и воодушевленное. Ключевые слова - слад...

Для анализа я взяла две сказки: "Красная шапочка" и "Подарки феи". Их объединяет один автор - Шарль Перро.  Результаты анализа первой сказки "Красная шапочка": На первом скриншоте программа показала слова в тексте по их частотности. Как мы видим, это слова: бабушка, шапочка, волк, красная, тебя, внучка, пирожки, дверь, горшочек. И часто употребляемые союзы и предлоги: и, в, с, к, у. На втором скриншоте указаны основные темы, которым посвящен текст. Это: и, бабушка, в, волк, а, что, красная, тебя, шапочка, не. Результаты анализа второй сказки "Подарки феи": В результате анализа второго текста программа выявила наиболее часто употребляемые слова: девушка, мать, она, сказала, так, ее, дочка, только, воды, фея, старшая. И также часто употребляемые союзы и предлоги: и, с, в, а, не, то. Основные темы, которым посвящен текст: и, в, что, с, она, на, девушка, же, так, мать. ВЫВОД: Модель текста Word Cloud на мой взгляд наиболее точно и развернуто отражает...