{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Index(['Store_Area', 'Items_Available', 'Daily_Customer_Count', 'Store_Sales'], dtype='object') \n",
      "\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "[encoded data, 19560 characters]",
      "text/plain": [
       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd \n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "df = pd.read_csv(\"..//static//csv//Stores.csv\", index_col=\"Store ID \")\n",
    "\n",
    "print(df.columns, \"\\n\")\n",
    "\n",
    "df[\"Gr\"] = df[\"Store_Sales\"].apply(lambda x: \"Award\" if x > 70000 else \"Normal\")\n",
    "\n",
    "award_data = list(df[df[\"Gr\"] == \"Award\"][\"Store_Area\"])\n",
    "normal_data = list(df[df[\"Gr\"] == \"Normal\"][\"Store_Area\"])\n",
    "\n",
    "colors = ['red', 'blue']\n",
    "names = [\"Award\",\"Normal\"]\n",
    "\n",
    "plt.hist([award_data, normal_data], bins=15, edgecolor=\"black\", color=colors,label=names)\n",
    "plt.legend()\n",
    "plt.xlabel(\"Площадь\")\n",
    "plt.ylabel(\"Частота\")\n",
    "plt.show()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h3>Гистограмма \"Распределение Store_Area\"</h3>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Данная гистограмма позваляет оценить связь между площадью магазина и его продажами. Award - магазины с более высокой выручкой, Normal - все остальные. Если бы большинство магазинов из категории \"Award\" находилось в правой части графика, то это означала, что прибыль напрямую магазина зависит от его площади. Исходя из полученного графика, видно, что такой явной корреляции нет."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "[encoded data, 82756 characters]",
      "text/plain": [
       "<Figure size 1000x600 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "plt.figure(figsize=(10, 6))\n",
    "\n",
    "# Диаграмма рассеяния между площадью магазина и продажами\n",
    "plt.scatter(df['Items_Available'], df['Store_Sales'])\n",
    "plt.xlabel('Товар')\n",
    "plt.ylabel('Продажи')\n",
    "plt.title('Продажи по кол-во товара')\n",
    "plt.show()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h3>Диаграмма рассеяния</h3>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Данная диаграмма отображает зависимость между количеством товара в магазине и его продажами. На диаграмме точки не выстраиваются в ряд, что позволяет сделать вывод о том, что между количеством товара и продажами нет явной связи."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "[encoded data, 50004 characters]",
      "text/plain": [
       "<Figure size 1000x600 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# Построение графика областей для продаж по площади магазина\n",
    "plt.figure(figsize=(10, 6))\n",
    "\n",
    "df_sorted = df.sort_values('Daily_Customer_Count')\n",
    "\n",
    "df_filter = df_sorted.iloc[300:350]\n",
    "\n",
    "plt.fill_between(df_filter['Daily_Customer_Count'], df_filter['Store_Sales'], color='skyblue')\n",
    "plt.plot(df_filter['Daily_Customer_Count'], df_filter['Store_Sales'], marker='o', color='Slateblue')\n",
    "plt.xlabel('Кол-во клиетов')\n",
    "plt.ylabel('Продажи')\n",
    "plt.title('График областей: Продажи по количеству людей')\n",
    "plt.grid(True)\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h3>График областей</h3>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Данная диаграмма отображает зависимость между количеством клиентов и продажами. Для посторение данной диаграммы используется срез данных. Как итог, как и в прошлых диаграммах кол-во людей на прямую не влияет на продажи магазина."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "aimenv",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
