Визуализация данных о студенческой депрессии
Описание проекта
Студенческие годы — это не только время новых знаний и возможностей, но и период высокого стресса, вызванного академической нагрузкой, финансовыми трудностями и социальными ожиданиями. База данных, на основе которой построено это исследование, содержит информацию о различных аспектах жизни студентов, включая уровень депрессии, финансовый стресс, продолжительность сна и учебную нагрузку. Анализ этих данных помогает глубже понять факторы, влияющие на эмоциональное состояние молодых людей, и найти пути для поддержки их ментального здоровья.
Элементы стиля
Распределение депрессии среди студентов (Круговая диаграмма)
Этот график демонстрирует общий процент студентов, у которых наблюдаются симптомы депрессии. Визуализация помогает оценить масштаб проблемы и подчеркнуть важность поддержки психического здоровья в учебных заведениях.
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib.font_manager as fm
file_path = «/content/student_depression_dataset.csv» df = pd.read_csv (file_path)
font_path = «/content/vipnagorgialla rg.otf» custom_font = fm.FontProperties (fname=font_path)
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'white' plt.rcParams['axes.labelcolor'] = 'white' plt.rcParams['xtick.color'] = 'white' plt.rcParams['ytick.color'] = 'white'
plt.figure (figsize=(7, 7)) depression_counts = df[«Depression»].value_counts () labels = [«нет депрессии», «есть депрессия»] colors = [»#F1EDFE», «#A143FF»]
plt.pie ( depression_counts, labels=labels, autopct="%1.1f%%», colors=colors, startangle=140, wedgeprops={"edgecolor»: «black», «linewidth»: 10, «width»: 0.5}, textprops={"fontproperties»: custom_font, «color»: «white», «fontsize»: 11}, labeldistance=1.1, pctdistance=0.2 )
plt.title («РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДЕПРЕССИИ СРЕДИ СТУДЕНТОВ:», fontproperties=custom_font, fontsize=14, color='white')
plt.show ()
Влияние академического давления на депрессию (Столбчатая диаграмма)
График показывает, как уровень академического давления различается у студентов с депрессией и без неё. Это даёт представление о том, насколько сильное влияние может оказывать учебная нагрузка на психоэмоциональное состояние.
file_path = «/content/student_depression_dataset.csv» df = pd.read_csv (file_path)
font_path = «/content/vipnagorgialla rg.otf» custom_font = fm.FontProperties (fname=font_path)
academic_pressure_avg = df.groupby («Depression»)[«Academic Pressure»].mean ()
colors = [»#F1EDFE», «#A143FF»] labels = [«нет депрессии», «есть депрессия»]
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'white' plt.rcParams['axes.labelcolor'] = 'white' plt.rcParams['xtick.color'] = 'white' plt.rcParams['ytick.color'] = 'white'
plt.figure (figsize=(7, 7)) bars = plt.bar (labels, academic_pressure_avg, color=colors, edgecolor="black», linewidth=10)
for bar in bars: plt.text (bar.get_x () + bar.get_width () / 2, bar.get_height () — 0.5, f"{bar.get_height ():.1f}», ha="center», va="top», fontproperties=custom_font, fontsize=10, color="black»)
plt.title («АКАДЕМИЧЕСКОЕ ДАВЛЕНИЕ И ДЕПРЕССИЯ», fontproperties=custom_font, fontsize=14, color='white') plt.ylabel («средний уровень давления», fontproperties=custom_font, fontsize=11, color='white') plt.xticks (fontproperties=custom_font, fontsize=11, color='white')
plt.show ()
Распределение учебных часов у студентов с разными уровнями депрессии (Boxplot)
Этот график позволяет увидеть распределение времени, которое студенты тратят на учёбу, и его связь с депрессией. Анализируя его, можно выявить, существует ли корреляция между перегрузкой учёбой и ухудшением ментального здоровья.
import seaborn as sns
file_path = «/content/student_depression_dataset.csv» df = pd.read_csv (file_path)
font_path = «/content/vipnagorgialla rg.otf» custom_font = fm.FontProperties (fname=font_path)
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'white' plt.rcParams['axes.labelcolor'] = 'white' plt.rcParams['xtick.color'] = 'white' plt.rcParams['ytick.color'] = 'white'
plt.figure (figsize=(8, 6)) ax = sns.boxplot (x=df['Depression'], y=df['Work/Study Hours'], palette=[»#F1EDFE», «#A143FF»], linewidth=7, boxprops={'edgecolor': 'black'}, whiskerprops={'color': 'grey', 'linewidth': 4}, capprops={'color': 'grey', 'linewidth': 4}, medianprops={'color': 'black', 'linewidth': 4})
plt.title («РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УЧЕБНЫХ ЧАСОВ У СТУДЕНТОВ С И БЕЗ ДЕПРЕССИИ», fontproperties=custom_font, fontsize=12, color='white') plt.xlabel («депрессия (0 — нет, 1 — да)», fontproperties=custom_font, fontsize=11, color='white') plt.ylabel («учебные часы», fontproperties=custom_font, fontsize=11, color='white')
plt.show ()
Зависимость депрессии от финансового стресса (Линейный график)
Финансовые трудности — один из важных факторов, вызывающих тревожность и депрессивные состояния. Линейный график иллюстрирует, как увеличение финансового стресса влияет на вероятность возникновения депрессии у студентов.
file_path = «/content/student_depression_dataset.csv» df = pd.read_csv (file_path)
df['Financial Stress'] = pd.to_numeric (df['Financial Stress'], errors='coerce') df['Depression'] = pd.to_numeric (df['Depression'], errors='coerce')
df = df.dropna (subset=['Financial Stress', 'Depression'])
depression_trend = df.groupby ('Financial Stress')['Depression'].mean ().reset_index ()
font_path = «/content/vipnagorgialla rg.otf» custom_font = fm.FontProperties (fname=font_path)
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black' plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'white' plt.rcParams['axes.labelcolor'] = 'white' plt.rcParams['xtick.color'] = 'white' plt.rcParams['ytick.color'] = 'white'
plt.figure (figsize=(8, 6)) plt.plot (depression_trend['Financial Stress'], depression_trend['Depression'], marker='o', linestyle='-', color='#A143FF', linewidth=2, markersize=6)
plt.title («ЗАВИСИМОСТЬ ДЕПРЕССИИ ОТ ФИНАНСОВОГО СТРЕССА», fontproperties=custom_font, fontsize=14, color='white') plt.xlabel («уровень финансового стресса», fontproperties=custom_font, fontsize=11, color='white') plt.ylabel («средний уровень депрессии», fontproperties=custom_font, fontsize=11, color='white') plt.grid (True, linestyle='--', alpha=0.5, color='white')
plt.show ()
Итоги проекта
Анализ базы данных студентов показывает, что депрессия является серьезной проблемой, на которую влияет сразу несколько факторов. Студенческая жизнь сопряжена с множеством стрессовых ситуаций — от учебной нагрузки до финансовых трудностей, и эти факторы, судя по данным, действительно имеют связь с уровнем депрессии.
Указанные данные подчеркивают важность комплексного подхода к поддержке студентов. Необходимо не только учитывать учебную нагрузку, но и предлагать финансовую помощь, а также создавать условия для психологической разгрузки и баланса между учебой, работой и личной жизнью. Улучшение программ поддержки студентов, например, через снижение учебного стресса, гибкие графики работы и доступные консультации по психическому здоровью, может сыграть важную роль в снижении уровня депрессии среди молодежи.
Описание применения генеративной модели
В рамках этого проекта был использован ChatGPT, как инструмент для внедрения визуальных приемов в код. А также Recraft.ai для генерации иллюстрации для обложки
Пример промпта для ChatGPT:
How can I implement in my Python code the ability to change the background color and main elements of the chart?
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
file_path = «/content/student_depression_dataset.csv» df = pd.read_csv (file_path)
plt.figure (figsize=(6, 6)) depression_counts = df[«Depression»].value_counts () labels = [«Нет депрессии», «Есть депрессия»] colors = [»#8fd9a8», «#ff9999»]
plt.pie (depression_counts, labels=labels, autopct="%1.1f%%», colors=colors, startangle=140, wedgeprops={"edgecolor»: «black"}) plt.title («Распределение депрессии среди студентов»)
plt.show ()
Пример промпта для Recraft.ai:
Futuristic 3D illustration featuring two abstract figurines resembling minimalist humanoid shapes, made of a glossy, semi-transparent material with iridescent neon colors—purple, pink, yellow, green, and blue. The figurines are placed on a stack of books, which also emit a soft glow with gradient hues. The background is dark, enhancing the luminous effect of the objects. The atmosphere is technological, futuristic, with elements of digital art and sci-fi design
Ссылки:
Ссылка на файл с кодом: https://disk.yandex.ru/d/JqzlQKXF8XlhBA
Ссылка на источник базы данных: https://www.kaggle.com/datasets/adilshamim8/student-depression-dataset
Ссылки на нейросети: ChatGPT: https://chatgpt.com/ Recraft: https://www.recraft.ai/
