BIAX30021 — Dátová veda

Zadanie 01 — Heart Diseases

Autor: Juraj Suchán
E-mail: xsuchan@paneurouni.com

---

🧠 Popis projektu

Tento notebook (xsuchan01.ipynb) spracúva dataset Heart Disease z UCI Machine Learning Repository.
Cieľom je vykonať tri základné typy analýz podľa zadania predmetu Dátová veda:

1. Deskriptívna analýza
   • základná štatistika premenných, distribúcie, grafy
2. Inferenčná analýza
   • t-test rozdielov medzi skupinami (napr. pacienti s/bez choroby, pohlavie)
3. Diagnostická analýza
   • korelačná matica, zoradené korelácie, vizualizácia najviac súvisiacich premenných

---

🧩 Použité knižnice

Notebook používa nasledujúce Python knižnice:

• ucimlrepo – načítanie datasetu z UCI repozitára
• pandas – manipulácia s dátami
• seaborn – grafy a heatmapy
• matplotlib – vizualizácie
• scipy – štatistické testy (t-test)
• statsmodels – inferenčná analýza (logistická regresia, ak je použitá)

---

⚙️ Inštalácia a spustenie

1. Nainštalujte závislosti:

   pip install -r requirements.txt

alebo jednotlivo:

pip install ucimlrepo pandas seaborn matplotlib scipy statsmodels

2. Spustite notebook

jupyter notebook xsuchan01.ipynb

📈 Výstupy

Notebook obsahuje:

1. štatistické tabuľky a distribučné grafy,

2. výsledky t-testov s interpretáciou,

3. korelačnú maticu a graf TOP 5 premenných s najsilnejšou koreláciou s cieľovou premennou.