Клиентский инструмент для анализа данных

Этот инструмент предназначен для анализа данных, загруженных из CSV-файлов, их отображения, сортировки, построения графиков и создания отчетов. Приложение написано на Python с использованием библиотеки PyQt6 для графического интерфейса, pandas для обработки данных и matplotlib для отрисовки графиков, reportlab для генерации отчётов.

---

Особенности

• Загрузка данных: Загрузка данных из CSV-файлов с разделителем ;.
• Отображение данных: Отображение загруженных данных в виде таблицы с возможностью редактирования.
• Сортировка данных: Сортировка данных по выбранному столбцу в порядке возрастания или убывания.
• Построение графиков:
  • Гистограмма
  • Диаграмма рассеяния
  • Линейный график
  • Столбчатая диаграмма
  • Круговая диаграмма
• Генерация отчетов: Создание отчетов в формате PDF с данными из таблицы.
• Сохранение: Сохранение данных в базу данных SQLite.
• Открытие последнего файла: Автоматическое открытие последнего использованного CSV-файла при запуске приложения.

---

Структура проекта

client_data_analysing_tool/
├──📁core/
│  ├── main.py             # Точка входа в приложение
│  ├── main_window.py      # Основное окно приложения
│  └── table_window.py     # Отдельное окно таблицы данных
├──📁data_processing/
│  ├── data_handler.py     # Загрузка, сохранение, сортировка данных
│  └── report_handler.py   # Обработчик отчётов
├──📁frontend/
│  ├── gui_main_window.py  # UI-макет приложения 
│  └── align_delegate.py   # Делегат выравнивания текста в таблице
├──📁model/
│  └── pandas_model.py     # Модель отображения DataFrame в QTableView
├──📁plotting/
│  └── plot_handler.py     # Обработка и отрисовка графиков
├──📁static/
│  ├──📁fonts/
│  │  └── Secession_Text.ttf
│  ├──📁resources/
│  │  ├──📁resource_pathes/
│  │  │  └── resource_pathes.py   # Пути к иконкам
│  │  ├── arrow_down_24dp.svg
│  │  ├── choice_24dp.svg
│  │  ├── delete_24dp.svg
│  │  ├── file_path_24dp.svg
│  │  ├── fullscreen_24dp.svg
│  │  ├── graph_24dp.svg
│  │  ├── main_icon.ico
│  │  ├── report_24dp.svg
│  │  ├── save_24dp.svg
│  │  └── sort_24dp.svg
│  └──📁styles/
│    └── styles.py    # CSS-стили UI-элементов
└──

---

Зависимости

• PyQt6
• pandas
• matplotlib
• reportlab

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

git clone <ваш_репозиторий>
cd client_data_analysing_tool

2. Создайте виртуальное окружение:

python -m venv .venv

source venv/bin/activate # Для Linux/macOS
venv\Scripts\activate    # Для Windows

3. Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

4. Запустите приложение:

python core/main.py

---

Использование

Загрузка данных:

• Нажмите кнопку "Выбрать файл" и выберите CSV-файл для загрузки.
• Путь к выбранному файлу отобразится в верхней части окна.
• Данные из файла отобразятся в таблице.
• Примечание: Файл должен быть в кодировке utf-8.

Сохранение данных:

• Нажмите кнопку Сохранить данные для сохранения изменений в базу данных.

Сортировка данных:

• Выберите столбец для сортировки из выпадающего списка.
• Выберите порядок сортировки (возрастание или убывание) из выпадающего списка.
• Нажмите кнопку Отсортировать для сортировки данных.

Построение графиков:

• Выберите тип графика из выпадающего списка Тип графика:.
• В зависимости от типа графика:
  • Для гистограммы, столбчатой и круговой диаграмм: выберите столбец для построения графика из выпадающего списка Столбец:.
  • Для диаграммы рассеяния и линейного графика: выберите ось X и Y из выпадающих списков.
• Нажмите кнопку Построить график для отображения графика в отдельном окне.

Создание отчета:

• Нажмите кнопку Создать отчёт для создания отчета в формате PDF.
• Выберите место для сохранения отчета.

Раскрытие таблицы:

• Нажмите кнопку Раскрыть таблицу для отображения данных в отдельном окне.

---

GUI приложения

---

Построение графиков

Гистограмма

Диаграмма рассеяния

Линейный график

Столбчатая диаграмма

Круговая диаграмма

---

Генерация отчетов

Пример сгенерированного отчёта

Полный сгенированный отчет можно посмотреть по этой ссылке.

---

Планы на будущее

• Разработка установщика для удобной установки приложения.
• Разработка тёмной темы.
• Расширить обрабатываемые форматы.

---

Полученный опыт

• Умение работы в команде.
• Работа с Python-фреймворком (PyQt6).
• Ведение проектной и технической документации.
• Управление контролем версий проекта (Git, GitHub).
• Разработка десктоп фронтенд макета приложения (Qt Designer).
• Управление базой данных (SQLite).
• Разработка баз данных (Excel).
• Построение графиков по CSV-данным (pandas, matplotlib).
• Генерация отчётов по CSV-данным (reportlab).

---

Авторы проекта

• Бедин Владислав:
  • Team Lead
  • Backend
  • Frontend
• Киян Георгий:
  • Backend
  • Frontend
• Вельдяева Александра:
  • Analyst
  • Software Tester
  • Documentation
  • Database
• Букарев Кирилл:
  • Analyst
  • Software Tester
  • Documentation
  • Database
• Гаврилова Дженнет:
  • Frontend
  • UI-Designer
  • Project Designer

---

Лицензия

Этот проект распространяется под лицензией MIT - смотри файл LICENSE для деталей.

---