Proiect Examen AED: Analiza Calității Lotului de Mere

Acest repository conține proiectul realizat pentru examenul la disciplina Analiza și Exploatarea Datelor (AED) din cadrul Universității Transilvania din Brașov (UNITBV).

Proiectul are ca obiectiv principal analiza statistică, modelarea predictivă și evaluarea unui set de date care măsoară diverse caracteristici ale unui lot de mere, cu scopul de a determina calitatea acestora și de a clasifica fructele în categorii corespunzătoare.

📊 Obiectivele Proiectului

• Analiza Exploratorie a Datelor (EDA): Curățarea setului de date, vizualizarea distribuțiilor și analiza corelațiilor dintre proprietățile merelor (mărime, greutate, dulceață, crocant, aciditate etc.).
• Modelare Predictivă: Implementarea unor modele statistice și de Machine Learning (cum ar fi modele de regresie și clasificare) pentru evaluarea calității fructelor.
• Evaluarea Performanței: Generarea și interpretarea metricilor de clasificare

📂 Structura Repository-ului

Conform structurii din proiect, fișierele sunt organizate astfel:

├── apple_quality.csv         # Setul de date brut (baza de date) ce conține caracteristicile lotului de mere
├── proiect_examen.ipynb      # Notebook Jupyter care conține analiza pas cu pas, vizualizările și matricea de confuzie
├── proiect_examen.py         # Scriptul Python complet (versiunea finalizată a pipeline-ului de date)
├── analiza_rezultatelor.docx  # Document Word cu interpretarea detaliată a testelor statistice și a datelor
└── README.md                 # Documentația curentă a proiectului

🛠️ Tehnologii și Librării Utilizate

Proiectul a fost dezvoltat în Python, utilizând următoarele pachete standard pentru analiza datelor:

Pandas & NumPy: Pentru manipularea seturilor de date și operații matematice.

Matplotlib & Seaborn: Pentru generarea graficelor statistice și vizualizarea matricelor.

Scikit-Learn (Sklearn): Pentru construirea modelelor de regresie/clasificare, calculul matricelor de confuzie și al metricilor de evaluare.

🚀 Cum se rulează proiectul

1. Clonarea repository-ului Bash

git clone https://github.com/ciufuu/examen_AED.git cd examen_AED

2. Instalarea dependențelor necesare

Asigură-te că ai librăriile necesare instalate executând: Bash

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter

3. Rularea analizei

Poți rula scriptul Python direct din terminal: Bash

python proiect_examen.py

Sau poți deschide notebook-ul interactiv pentru a vedea graficele pas cu pas: Bash

jupyter notebook proiect_examen.ipynb

📈 Rezultate și Concluzii

Analiza detaliată a testelor statistice efectuate, coeficienții modelelor de regresie se regăsesc argumentate mai pe larg în fișierul analiza_rezultatelor.docx.

📝 Autori

Ciufu Andrei (@ciufuu)

Canuta Andrei (@andrwz1)