Цей проєкт аналізує чати абітурієнтів у Telegram, досліджуючи їхню активність, емоційний стан, обговорення щодо вступу та ключові теми.
Примітка: Проєкт не передбачає можливості запуску для сторонніх користувачів без попереднього налаштування оточення та доступу до відповідних даних.
Щоб створити подібний проєкт, вам необхідно виконати кілька кроків. Для налаштування середовища та збору даних, скористайтеся інструкцією з README файлу мого викладача. Ось посилання на детальну інструкцію щодо налаштування середовища та початкового коду:
Приклади графіків, що зображають активність абітурієнтів та їхній емоційний стан відповідно:
Для запуску проєкту вам потрібно встановити такі бібліотеки та інструменти:
- Python (версія 3.x)
- Pandas: для обробки даних.
- Matplotlib: для візуалізації даних.
- Telethon: для взаємодії з Telegram API.
- Jupyter Notebook: для виконання коду та аналізу.
Мета полягає у виявленні патернів і тенденцій, що слугує додатковим джерелом для кращого розуміння поведінки абітурієнтів під час вступної кампанії.
- Додати дані за попередні роки: розширити аналіз, додавши дані з попередніх років (2021 і раніше) для порівняння змін в емоційному стані та активності абітурієнтів.
- Проаналізувати і порівняти емоційний стан під час ЗНО/НМТ: дослідити, як складання ЗНО/НМТ впливає на стрес і емоції учасників.
- Оцінити вплив складання предметів в один день на стрес: з'ясувати, чи збільшується стрес абітурієнтів, коли кілька предметів складаються в один день, відколи було впроваджено НМТ.
- Покращити візуалізацію даних: вдосконалити графіки та діаграми для кращого сприйняття результатів аналізу.
- Проаналізувати реакції на повідомлення: дослідити, як учасники чатів реагують на повідомлення, щоб зрозуміти емоційний відгук на певні теми або події.