gadem

README.md

@@ -1,9 +1,74 @@
-# dano2025
+# FinalTry.exe — исследование коммуникаций (2025/2026)
 
-dano 2025/2026 solve by FinalTry.exe team
+## 1. Описание проекта
+- Исследовательский репозиторий команды FinalTry.exe.
+- Задача: изучить связь между коммуникациями пользователей и их заказами, проверить гипотезы о форме зависимости (тренды, квадратика), посмотреть по категориям.
+- Результат: собранная SQLite-база, набор статичных и интерактивных графиков, сравнения по категориям/total.
 
-## Dataset migrations
-- Запуск всех миграций: `python migrate.py`
-- Посмотреть список и статус: `python migrate.py --list`
-- Принудительно переисполнить уже примененные миграции: `python migrate.py --force`
-- По умолчанию миграции работают с `dataset/ds.csv` и создают SQLite базу `dataset/ds.sqlite` (таблица `communications`).
+## 2. Структура репозитория
+- `dataset/` — исходный CSV (`ds.csv`) и собранный SQLite (`ds.sqlite`, таблица `communications`).
+- `migrations/` + `migrate.py` — пошаговая сборка данных: CSV → SQLite, правка значений заказов.
+- `preanalysis/` — утилиты EDA (нормализация, агрегаты по дням и клиентам).
+- `main_hypot/` — основной пайплайн: подготовка клиентских фичей, облака, тренды, квадратичные регрессии, интерактивные графики.
+- `new_divided_scatters.py` — интерактивные облака для активных/пассивных/общих показов.
+- `old_data/` — архивный подвал с ранними скриптами/данными; не входит в основной пайплайн, оставлен для истории и воспроизводимости.
+
+## 3. Подготовка данных
+```bash
+# 1) положите исходник
+dataset/ds.csv
+
+# 2) соберите SQLite
+python migrate.py
+# или вручную:
+python migrations/0001_csv_to_sqlite.py
+python migrations/0002_cap_orders_to_one.py
+```
+Итог: `dataset/ds.sqlite` с таблицей `communications`.
+
+## 4. Установка зависимостей
+Обязательные пакеты:
+- pandas
+- numpy
+- scipy
+- statsmodels
+- scikit-learn
+- matplotlib
+- seaborn
+- altair
+- vl-convert-python  *(для сохранения Altair в HTML; альтернатива — `altair_saver` + установленный node)*
+
+## 5. Запуск и работа
+- Миграции:  
+  ```bash
+  python migrate.py          # прогнать все шаги
+  python migrate.py --list   # посмотреть статус
+  ```
+- Базовые облака и тренды (PNG):  
+  ```bash
+  python main_hypot/best_model_and_plots.py
+  ```  
+  Результаты: `main_hypot/orders_amt_total/`.
+- Общая квадратичная регрессия (PNG):  
+  ```bash
+  python main_hypot/quadreg.py
+  ```  
+  Результаты: `main_hypot/orders_amt_total/`.
+- Категорийные корреляции и квадратика (PNG):  
+  ```bash
+  python main_hypot/category_quadreg.py
+  ```  
+  Результаты: `main_hypot/category_analysis/`.
+- Интерактивные графики Altair (HTML):  
+  ```bash
+  python main_hypot/new_plots.py
+  python new_divided_scatters.py
+  ```  
+  Результаты: `main_hypot/new_plots/` и `new_plots/final_result/`.
+
+## 6. Примечания
+- Все скрипты опираются на структуру `dataset/ds.sqlite`; без миграций данные не загрузятся.
+- Если в `ds.csv` нет ожидаемых колонок или файл пустой, миграции упадут.
+- Altair требует `vl-convert-python` (или node + altair_saver) для `Chart.save`.
+- Савицкий–Голай окна по умолчанию большие (≈501); на малых выборках стоит снижать окно, иначе будет ошибка.
+- Проект исследовательский: код может быть не оптимизирован под продакшн, а `old_data/` — лишь исторический архив.