📊 ניתוח נתונים עם AI - מדריך מעשי

תאריך,דגם,קילומטראז,קוד_תקלה,תיאור,עלות_תיקון
2024-01-15,Toyota Corolla,85000,P0300,רעידות מנוע,1200
2024-01-20,Honda Civic,95000,P0171,תערובת רזה,800
2024-01-25,Mazda 3,70000,P0420,קטליזטור,2500
2024-02-01,Toyota Corolla,88000,P0300,רעידות מנוע,1150
2024-02-10,BMW 320i,120000,P0101,חיישן אוויר,950

אני מעלה קובץ CSV עם נתוני תקלות רכב ממוסך שלי.

אנא נתח:
1. כמה תקלות יש בסך הכל?
2. מה הדגם הבעייתי ביותר?
3. מה קוד התקלה השכיח ביותר?
4. מה העלות הממוצעת לתיקון?
5. האם יש קשר בין קילומטראז' לסוג התקלה?
6. המלצות לתחזוקה מונעת

הצג תוצאות בטבלה ברורה.

pip install pandas matplotlib seaborn numpy

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# טעינת נתונים
df = pd.read_csv('car_failures.csv')

# מבט ראשוני על הנתונים
print("מספר שורות:", len(df))
print("עמודות:", df.columns.tolist())
print("\nמידע כללי:")
print(df.info())

# סטטיסטיקות בסיסיות
print("\nסטטיסטיקות עלות תיקון:")
print(df['עלות_תיקון'].describe())

# ספירת תקלות לפי דגם
failures_by_model = df['דגם'].value_counts()
print("תקלות לפי דגם:")
print(failures_by_model)

# עלות ממוצעת לפי דגם
avg_cost_by_model = df.groupby('דגם')['עלות_תיקון'].mean()
print("\nעלות ממוצעת לפי דגם:")
print(avg_cost_by_model.sort_values(ascending=False))

# יצירת גרף
plt.figure(figsize=(10, 6))
failures_by_model.plot(kind='bar')
plt.title('מספר תקלות לפי דגם רכב')
plt.xlabel('דגם')
plt.ylabel('מספר תקלות')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()