Phân tích và Trực quan Dữ liệu

Đây là bài nộp cuối kỳ môn Phân tích và Trực quan Dữ liệu.

Cấu trúc Repository

• Báo cáo: File báo cáo cuối kỳ về phân tích và trực quan dữ liệu.
• Code: Thư mục chứa mã nguồn của dự án.
• Data Set: Thư mục chứa tập dữ liệu được sử dụng cho phân tích và trực quan.
• Code Clean Dữ liệu: Thư mục chứa mã nguồn để làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.

Cách Sử dụng

1. Báo cáo: Đọc file báo cáo để hiểu rõ về quy trình phân tích và trực quan dữ liệu.
2. Code: Khám phá mã nguồn để xem cách dự án được triển khai và thực hiện.
3. Data Set: Tải xuống tập dữ liệu để thực hiện phân tích và trực quan dữ liệu trên môi trường cục bộ.
4. Code Clean Dữ liệu: Sử dụng mã nguồn này để làm sạch và tiền xử lý dữ liệu trước khi phân tích.

Hướng Dẫn Cài Đặt

1. Báo cáo: Mở file báo cáo bằng trình duyệt hoặc bất kỳ trình soạn thảo văn bản nào.
2. Code: Mở thư mục chứa mã nguồn bằng trình biên soạn mã nguồn như Visual Studio Code hoặc PyCharm.
3. Data Set: Tải tập dữ liệu xuống máy tính và giải nén (nếu cần).
4. Code Clean Dữ liệu: Mở mã nguồn bằng công cụ soạn thảo mã nguồn và thực thi các lệnh để làm sạch dữ liệu.

Đóng Góp

Nếu bạn muốn đóng góp vào dự án này, vui lòng tạo một pull request và chúng tôi sẽ xem xét nó.

Liên Hệ

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc góp ý nào, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: example@example.com.