Original size 2632x3644

No time to relax:

PROTECT STATUS: not protected

Описание проекта

Work–Life Balance and Longevity

Датасет:

Work-Life Balance and Longevity Dataset (10 000 строк, синтетические данные).

Источник:

Kaggle (Quality of Life Data).

Задача:

посмотреть, как распределение времени в сутках (работа, отдых, сон, спорт) связано с возрастом смерти.

Что я хочу получить в конце:

  1. гистограмма распределения возраста смерти
  2. boxplot по профессиям
  3. scatter (сон vs возраст смерти) + тренд
  4. тепловая карта корреляций
  5. stacked bar: средние часы (работа/отдых/сон/спорт) по профессиям
  6. «цена часа работы»: как меняется ожидаемый возраст смерти при +1 часу работы
  7. кластеризация образов жизни (режимы работы/сна)
big
Original size 1536x1024

мудборд проекта, созданный с помощью нейросети ChatGPT.

Подготовка

big
Original size 4392x1608

Работаем в Pandas, визуализация Matplotlib.

Загрузка данных

Original size 4659x1712

Что лежит в таблице Ключевые поля:

  1. gender — пол
  2. occupation_type — тип профессии
  3. avg_work_hours_per_day, avg_rest_hours_per_day, avg_sleep_hours_per_day, avg_exercise_hours_per_day — средние часы в день
  4. age_at_death — возраст смерти

Проверки и обработка

Проверяю:

  1. пропуски
  2. дубликаты
  3. «правило суток»: сумма часов должна быть около 24

Дальше сделаю две версии данных:

  1. df — исходная таблица
  2. df_clean — строки, где сумма часов близка к 24
Original size 2736x1592
Original size 2736x2705
Original size 2736x2383
Original size 2736x1220

Статистические методы

Описательная статистика, чтобы понять диапазоны и типичные значения.

Корреляция Пирсона быстро показывает линейную связь между числовыми признаками.

t-test для сравнения двух групп (по полу). Проверяет, отличается ли средний age_at_death у двух групп.

ANOVA для сравнения нескольких групп (по профессиям). Проверяет, есть ли различия в среднем age_at_death между профессиями.

Полиномиальная регрессия (2-й степени) применяется для моделирования нелинейных зависимостей (например, между продолжительностью сна или рабочими часами и возрастом смерти).

Кластеризация K-means применяется для выделения устойчивых режимов образа жизни на основе времени работы и сна

Original size 1329x698
Original size 1329x488
Original size 1329x418
Original size 1329x229

Настройка оформления графиков

Для визуализации я использую только возможности Matplotlib: фон, линии, шрифт и сетку. Все параметры оформления задаются кодом, без постобработки.

При выборе стиля я опиралась на эстетику business punk, связанную с темой корпоративной среды, регламента и контроля. Такой визуальный язык хорошо подходит к данным о работе и распределении времени.

В качестве визуальных ориентиров использовались игра The Stanley Parable и сериал «Разделение» (Severance) — образы офисной среды, где работа становится замкнутой системой.

Original size 1329x1289

Визуализации

Ниже — несколько разных типов графиков. Я строю их на df_clean, чтобы сумма часов была близка к 24.

Original size 1318x1030
Original size 889x490
Original size 1318x883
Original size 1089x590
No time to relax:
Project created at 14.01.2026
We use cookies to improve the operation of the HSE website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fou...
Show more