Python データ分析

# プロジェクト名

Python で構築されたデータ分析プロジェクト。

## 技術スタック

- **言語**: Python 3.12+
- **データ処理**: pandas 2.x + polars 1.x
- **可視化**: matplotlib + seaborn + plotly
- **ノートブック**: Jupyter Lab
- **パッケージ管理**: uv

## コマンド

| コマンド | 用途 |
|---------|------|
| `uv run jupyter lab` | Jupyter Lab起動 |
| `uv run pytest` | テスト実行 |
| `uv run python -m src.pipeline` | データパイプライン実行 |
| `uv run ruff check .` | Lint実行 |
| `uv run ruff format .` | フォーマット |

## ディレクトリ構造

| パス | 役割 |
|-----|------|
| `notebooks/` | 探索的データ分析ノートブック |
| `src/pipeline/` | データパイプライン |
| `src/analysis/` | 分析ロジック |
| `data/raw/` | 生データ（Git管理外） |
| `data/processed/` | 加工済みデータ |
| `reports/` | 分析レポート出力 |

## コーディング規約

- 型ヒント必須
- ノートブックは探索用、本番コードは `src/` に整理
- polarsを大規模データに、pandasを互換性重視の場面に使い分け
- 可視化のスタイルは統一（seabornテーマ設定）
- データパスは設定ファイルで一元管理
- 中間データはParquet形式で保存

## Git規約

- ブランチ: `feature/`, `analysis/`, `fix/`
- コミットメッセージ: Conventional Commits形式
- `data/raw/` は .gitignore に追加