# Анализ данных ставок и результатов с использованием Python

#### Оглавление

1. [Введение](#id-1.-vvedenie)
2. [Импорт библиотек](#id-2.-import-bibliotek)
3. [Чтение данных из CSV файла](#id-3.-chtenie-dannykh-iz-csv-faila)
4. [Преобразование даты (при необходимости)](#id-4.-preobrazovanie-daty-pri-neobkhodimosti)
5. [Построение графика для столбца DEPOSIT](#id-5.-postroenie-grafika-dlya-stolbca-deposit)
6. [Построение графиков нормального распределения](#id-6.-postroenie-grafikov-normalnogo-raspredeleniya)
7. [Интерпретация результатов](#id-7.-interpretaciya-rezultatov)
8. [Заключение](#id-8.-zaklyuchenie)

#### 1. Введение

В данной статье мы рассмотрим процесс анализа данных ставок и результатов, используя библиотеки Python. Наши данные содержат статистику серий ставок и их результатов. Наша цель — подобрать оптимальные параметры стратегии для увеличения вероятности выигрыша. Мы будем анализировать ключевые показатели, такие как величина ставок, общая сумма ставок, количество выигрышей и проигрышей, а также чистую прибыль.

#### 2. Импорт библиотек

Для работы с данными и их визуализации мы будем использовать следующие библиотеки:

* `pandas` для работы с данными
* `matplotlib` и `seaborn` для визуализации данных
* `scipy.stats` для анализа нормального распределения
* `numpy` для математических операций

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats
import numpy as np
```

#### 3. Чтение данных из CSV файла

Для начала мы загружаем данные из файла CSV в DataFrame с помощью `pandas`.

```python
file_path = '/content/USDT_faucetpay.csv'
data = pd.read_csv(file_path)
```

Мы также можем просмотреть первые несколько строк данных, чтобы понять структуру таблицы.

```python
data.head()
```

#### 4. Преобразование даты (при необходимости)

Если в данных присутствует колонка с датой, её необходимо преобразовать в тип данных `datetime` для дальнейшего использования. Этот шаг закомментирован, так как он не всегда необходим.

```python
# data['DATA'] = pd.to_datetime(data['DATA'], format='%d.%m.%Y')
```

#### 5. Построение графика для столбца DEPOSIT

Мы построим график для столбца `DEPOSIT`, чтобы визуализировать динамику депозитов во времени.

```python
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['DEPOSIT'], marker='o')
plt.title('График DEPOSIT')
plt.xlabel('Индекс')
plt.ylabel('DEPOSIT')
plt.grid(True)
plt.show()
```

#### 6. Построение графиков нормального распределения

Для каждой ключевой метрики (HIGHEST\_BET, TOTAL\_BET, WINS, LOSSES, NET\_PROFIT) мы построим гистограмму с линией KDE (Kernel Density Estimation) и наложим кривую нормального распределения. Это поможет нам понять, насколько наши данные близки к нормальному распределению и оценить параметры этого распределения (среднее и стандартное отклонение).

```python
columns_to_plot = ['HIGHEST_BET', 'TOTAL_BET', 'WINS', 'LOSSES', 'NET_PROFIT']
for column in columns_to_plot:
    data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')
    if column in data.columns:
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        sns.histplot(data[column].dropna(), kde=True, stat="density", linewidth=0)

        # Расчет параметров нормального распределения
        mu, std = stats.norm.fit(data[column].dropna())
        xmin, xmax = plt.xlim()
        x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
        p = stats.norm.pdf(x, mu, std)

        plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
        title = f'Нормальное распределение для {column}'
        plt.title(title)
        plt.xlabel(column)
        plt.ylabel('Плотность')
        plt.grid(True)
        plt.show()
    else:
        print(f"Столбец {column} отсутствует в данных")
```

#### 7. Интерпретация результатов

**График DEPOSIT**

График депозита показывает изменения суммы депозитов со временем. Этот график полезен для оценки динамики депозитов и выявления тенденций или аномалий.

* **Тренды:** Обратите внимание на общие тренды (восходящий или нисходящий). Например, если депозиты постоянно растут, это может указывать на успешную стратегию.
* **Аномалии:** Внезапные скачки или падения могут указывать на значительные выигрыши или потери, что требует дальнейшего анализа.

**Нормальное распределение**

Гистограммы и кривые нормального распределения для HIGHEST\_BET, TOTAL\_BET, WINS, LOSSES, NET\_PROFIT помогут понять распределение этих метрик.

* **HIGHEST\_BET:** Анализ максимальных ставок может помочь определить, насколько агрессивно играют пользователи.
* **TOTAL\_BET:** Общая сумма ставок показывает общую активность пользователей. Нормальное распределение может указывать на стабильность в поведении пользователей.
* **WINS и LOSSES:** Соотношение выигрышей и проигрышей критически важно для оценки эффективности стратегии ставок.
* **NET\_PROFIT:** Чистая прибыль является конечным результатом и показывает успех или неудачу стратегии ставок.

Интерпретация нормального распределения:

* **Среднее (mu):** Показывает центральную тенденцию данных.
* **Стандартное отклонение (std):** Показывает разброс данных. Малое стандартное отклонение указывает на то, что данные сгруппированы вокруг среднего значения.

#### 8. Заключение

Анализ данных ставок и их результатов позволяет сделать важные выводы о поведении пользователей и эффективности стратегий ставок. Построение графиков и анализ нормального распределения помогают визуализировать данные и понять их распределение, что является ключевым шагом в разработке оптимальных стратегий ставок. Обратив внимание на ключевые метрики и их распределение, можно принять обоснованные решения для увеличения вероятности выигрыша и улучшения общей стратегии ставок.

[Этот скрипт ](https://github.com/BeMindYou/Lesson/blob/main/Assessment_Tools/%D0%9D%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.ipynb)и описанный метод анализа предоставляют надежный инструмент для оценки и оптимизации стратегий ставок, что может привести к значительному улучшению результатов.
