📊 CSV Visualizer

🎓 Moderna desktop aplikacija za vizualizaciju rezultata ispita studenata

Jednostavno učitajte CSV, filtrirajte podatke i generirajte prekrasne grafove — sve u par klikova!

---

✨ Značajke

🎨 Moderno sučelje 🌙 Dark/Light tema — prilagodite izgled prema vlastitim preferencijama 🖥️ Responzivan dizajn — prozor se prilagođava vašim potrebama 🎯 Intuitivne kontrole — sve je na dohvat ruke	📈 Napredna vizualizacija 📊 6 tipova grafova — stupčasti, tortni, histogram, linijski, box plot... 🎨 Automatsko stiliziranje — grafovi se prilagođavaju odabranoj temi 💾 Izvoz u više formata — PNG, PDF, SVG, JPEG
🔍 Filtriranje podataka 🗓️ Filter po terminu — analizirajte pojedine ispitne rokove 🎯 Filter po ocjeni — fokusirajte se na određene ocjene 🔎 Pretraga po imenu — brzo pronađite studente	📋 Statistika uživo 📊 Broj studenata — ukupan broj zapisa 📈 Prosjek bodova/ocjena — ključni pokazatelji ✅ Prolaznost — postotak uspješnih studenata 📉 Min/Max/Medijan — detaljna analiza

---

🖼️ Tipovi grafova

Graf	Opis
📊 Broj studenata po ocjeni	Stupčasti graf koji prikazuje distribuciju ocjena
🥧 Udio ocjena	Tortni dijagram s postotnim udjelima svake ocjene
📈 Histogram bodova	Distribucija bodova s označenim pragom prolaza i prosjekom
📉 Prosjek bodova po terminu	Linijski graf koji pokazuje trend kroz termine
✅ Prolaznost po terminu	Stupčasti graf prolaznosti s bojama prema uspješnosti
📦 Box plot po terminu	Statistička distribucija bodova za svaki termin

---

🚀 Brzi početak

📋 Preduvjeti

• Python 3.11 ili noviji
• pip (Python package manager)

⚡ Instalacija

1️⃣ Klonirajte repozitorij
git clone https://github.com/Krapic/csv-visualizer.git
cd csv-visualizer

2️⃣ Kreirajte virtualno okruženje
python -m venv .venv

3️⃣ Aktivirajte virtualno okruženje
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac:
source .venv/bin/activate

# 4️⃣ Instalirajte ovisnosti
pip install -r requirements.txt

▶️ Pokretanje

python run.py

🎉 To je to! Aplikacija će se otvoriti s automatski generiranim podacima.

---

📁 Struktura projekta

csv_visualizer/
├── 📂 config/
│   ├── 🎨 themes.py      # Light/Dark teme
│   └── ⚙️ settings.py    # Postavke aplikacije
├── 📂 data/
│   ├── 🏭 generator.py   # Generator sintetičkih podataka
│   ├── 📥 loader.py      # Učitavanje CSV datoteka
│   └── 📋 models.py      # Podatkovni modeli
├── 📂 gui/
│   ├── 🖥️ app.py         # Glavna aplikacija
│   └── 🧩 widgets.py     # Custom widgeti (gumbi, paneli...)
├── 📂 visualization/
│   └── 📊 graphs.py      # Generiranje grafova
└── 📂 utils/
    └── 🔧 __init__.py    # Pomoćne funkcije

---

📊 Format CSV datoteke

Aplikacija očekuje CSV datoteku sa sljedećim stupcima:

Stupac	Tip	Opis
student_id	int	Jedinstveni identifikator studenta
ime	string	Ime studenta
prezime	string	Prezime studenta
termin	string	Ispitni termin (npr. "Zimski", "Ljetni")
bodovi	int	Broj ostvarenih bodova (0-100)
ocjena	int	Ocjena (1-5)

📝 Primjer CSV datoteke

student_id,ime,prezime,termin,bodovi,ocjena
1,Marko,Horvat,Zimski,85,4
2,Ana,Kovač,Zimski,92,5
3,Ivan,Babić,Ljetni,45,1
4,Petra,Novak,Ljetni,67,3

---

🎮 Kako koristiti

1️⃣ Generiranje podataka

Kliknite 🔄 Generiraj nove podatke za automatsko kreiranje sintetičkih podataka za testiranje.

2️⃣ Učitavanje vlastite datoteke

Kliknite 📂 Učitaj CSV datoteku i odaberite vašu CSV datoteku s podacima ispita.

3️⃣ Odabir grafa

Iz padajućeg izbornika odaberite željeni tip vizualizacije.

4️⃣ Filtriranje (opcionalno)

• Prebacite na 📋 Tablica prikaz
• Koristite filtere za termin i ocjenu
• Pretražujte studente po imenu

5️⃣ Izvoz rezultata

• 💾 Spremi graf kao sliku — PNG, PDF, SVG ili JPEG
• 📤 Izvezi podatke — CSV ili Excel format

---

🌙 Teme

Aplikacija podržava dvije teme koje možete mijenjati u bilo kojem trenutku:

☀️ Light tema Svijetla tema idealna za dnevni rad s visokim kontrastom i čitljivošću.

🌙 Dark tema Tamna tema koja smanjuje naprezanje očiju i štedi bateriju na OLED ekranima.

---

🛠️ Tehnologije

Python 3.11+ Programski jezik

Pandas Obrada podataka

Matplotlib Vizualizacija

NumPy Numeričke operacije

---

📦 Ovisnosti

pandas>=2.0.0      # Manipulacija podacima
numpy>=1.24.0      # Numeričke operacije
matplotlib>=3.7.0  # Generiranje grafova
pillow>=9.0.0      # Obrada slika

---

🤝 Doprinos projektu

Doprinosi su dobrodošli! 🎉

1. 🍴 Forkajte repozitorij
2. 🌿 Kreirajte feature branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 💾 Commitajte promjene (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 📤 Pushajte branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 🔃 Otvorite Pull Request

---

📄 Licenca

Ovaj projekt je izrađen u sklopu kolegija Programiranje skriptni jezici na Tehničkom fakultetu u Rijeci.

---

👨‍💻 Autor

Frane Krapić

---

⭐ Ako vam se sviđa projekt, ostavite zvjezdicu! ⭐