Кто хуже всех спит? Анализ сна и стресса в разных профессиях

Для анализа я использовала датасет Sleep Health and Lifestyle Dataset с платформы Kaggle. В нём собраны данные о 374 людях: их профессии, продолжительность сна, качество сна, уровень стресса, физическая активность и другие показатели образа жизни. Этот набор данных подходит для исследования, потому что в нём есть как показатели сна, так и социальные характеристики (например, профессия), что позволяет сравнивать разные группы между собой.

Тема сна всегда была для меня личной и важной — от того, как мы спим, зависит работоспособность, здоровье и настроение. Мне также интересны профессии и то, как они влияют на образ жизни. Разные виды деятельности требуют разного уровня концентрации, контакта с людьми и физической активности.

Мне стало интересно посмотреть: может ли профессия быть связана с тем, сколько человек спит, насколько он стрессует и насколько активно проводит день? Этот проект стал для меня способом заглянуть внутрь этой темы и понять, какие тенденции можно увидеть через данные.

Для визуализации я выбрала четыре типа графиков:

• Круговая диаграмма — чтобы показать структуру профессий в выборке и понять, какие группы представлены более полно.
• Столбчатая диаграмма — чтобы сравнить среднюю продолжительность сна по профессиям.
• Точечная диаграмма (scatter) — чтобы увидеть связь между количеством сна и уровнем стресса.
• Линейный график — чтобы сравнить уровень физической активности между профессиями.

Эти четыре визуализации покрывают разные аспекты данных и дают целостное понимание связей между профессией, сном, стрессом и активностью.

Импортировала данные из файла Sleep_health_and_lifestyle_dataset.csv в pandas с помощью pd.read_csv.

Привела названия колонок к удобному виду (заменила пробелы на подчёркивания): df.columns = df.columns.str.strip().str.replace(" ", "_").

Дальше я добавила выбранную цветовую палитру.

Для визуализации я использовала спокойную палитру в бирюзово-синих оттенках.

Эти цвета вызывают ассоциацию со сном и спокойствием. Холодные оттенки голубого, бирюзы и тёмного синего часто используются в визуальных материалах про сон — они создают ощущение тишины, ночи и расслабления. Мне хотелось, чтобы графики передавали это настроение.

Посчитала количество людей в каждой профессии: df["Occupation"].value_counts().

Чтобы анализ был корректным, оставила только профессии, где не меньше 10 человек. Это защитило от случайных выбросов из очень маленьких групп.

Создала отфильтрованный датафрейм df_occ только с такими профессиями.

Для каждой профессии посчитала:

Count — сколько человек в профессии

Sleep_mean — среднюю продолжительность сна

Stress_mean — средний уровень стресса

Activity_mean — средний уровень физической активности

В работе использовались базовые описательные статистики:

• mean (среднее значение) для сравнения групп
• визуальный анализ распределений
• поиск зависимостей между переменными через scatter-график

Это простой, но достаточно информативный набор методов для такого типа исследования.

Круговая диаграмма показала распределение профессий — больше всего данных о медсёстрах (Nurse), врачах (Doctor) и инженерах (Engineer), а меньше всего о специалистах по продажам (Salesperson), учителях (Teacher) и бухгалтерах (Accountant).

Столбчатая диаграмма позволила увидеть, что дольше всех спят инженеры (около 8 часов), а хуже всех — специалисты по продажам (около 6.4). Остальные профессии находятся ближе к среднему диапазону 7–7.3 часов.