Лабораторная работа №3 «ИИ в визуализации данных»
Открыть laboratory-3.html: автономная версия, интернет не нужен.
index.html: версия сайта (соседние JS/CSS/assets/data нужны).
Пять диаграмм: Санкей (G1 → G2 → G3), Sunburst (школа → группа G3), Box plot (G3 по времени учёбы), Bubble chart (число пропусков × G3; площадь — число учеников), групповые столбцы (средние G1/G2/G3 по школам).
Фильтры: школа, пол, время самостоятельной учёбы. Наведение раскрывает детали, Sunburst допускает приближение.
Источник: Paulo Cortez (2008), Student Performance, UCI Machine Learning Repository.
https://archive.ics.uci.edu/dataset/320/student+performance
https://doi.org/10.24432/C5TG7T ; CC BY 4.0.
Используется student-mat.csv, 395 строк, 33 поля. Оригинал сохранён в data/.
Воспроизведение проверок: python3 reproduce.py (стандартная библиотека).
summary.json: проверенные агрегаты; проверены все 45 комбинаций фильтров и сохранение потоков.
ИИ использован для выбора графиков, написания кода и пояснений; данные не синтетические.
Пояснения, вопросы, выводы и ограничения находятся на странице. Печать / PDF сохраняет текущую выборку.
