adding new

app.py

@@ -28,11 +28,16 @@ st.write(
     """
 )
 
+st.write("""# Этапы разработки""")
+with open("./stages.png", "rb") as f:
+    st.image(f.read(), use_column_width=True)
+    
+
 with st.expander("Описание пайплайна работы", expanded=True):
 
     st.write(
             """
-                ## Этапы разработки
+                ### Этапы разработки
 <b><i>1. Поиск и сбор данных:</b></i>
 Был использован датасет из Тайваньского экономического журнала за период с 1999 по 2009 год. Банкротство компании было определено на основании правил ведения бизнеса Тайваньской фондовой биржи. (<a href="https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/company-bankruptcy-prediction">Ссылка на данные</a>)
 
@@ -61,12 +66,12 @@ with st.expander("Описание пайплайна работы", expanded=Tr
 
     st.write(
             """
-               ## Информация о применении методов машинного обучения для бизнес-задач:
+               ### Информация о применении методов машинного обучения для бизнес-задач:
 Прогнозирование финансовой  неустойчивости – важный  компонент управления  компанией.  Из-за банкротства акционеры теряют доходы, бизнес, нарушаются цепочки поставок, фискальные органы лишаются налоговых поступлений, госорганы фиксируют снижение экономического роста и повышение социальной напряженности, а работники вынуждены искать новую работу. Поэтому получение ясной картины  финансового  и имущественного  состояния компаний уже  много  лет  является  целью специалистов самых разных областей знаний.  
 
 Компании активно внедряют современные технологии в основную деятельность, автоматизируя большое  количество  бизнес-процессов.  Это  позволяет  выстраивать,  например, электронную экспертизу,  c  помощью  которой  возможно  оперативно  объединять  множество  экспертов  из  разных предметных  областей  для  полного  охвата  рассматриваемой  проблемы  и  принятия  коллективного решения. Электронная экспертиза также подразумевает взаимодействие людей с интеллектуальными системами,  которые  способны  строить  анализ  и  прогнозы  на  основе  более  широкого  пространства переменных. Так, в частности, методы машинного обучения применяются уже в значительном количестве бизнес-задач, в том числе для интеллектуальной аналитики больших данных, которые компания аккумулирует для построения моделей прогнозирования.
 
-Однако  риски  банкротства  могут  также  возникнуть  из-за некорректного  стратегического  менеджмента.  Такой  менеджмент  подразумевает  разработку долгосрочных  целей  и  действий,  которые  позволят  достичь  более  высоких  результатов  в  будущем, например, стать лидирующей компанией в своей отрасли. Разрабатываемые при этом стратегии обычно носят амбициозный характер, поэтому цели компании в таком случае не направлены на пролонгацию сложившейся  динамики.  Правильный  анализ  стратегической  ситуации  также  важен  для прогнозирования банкротства. Существует множество методов для ее оценки, в том числе и на основе анализа больших данных.<a href="http://infosoc.iis.ru/article/view/509">Источник<a>
+Однако  риски  банкротства  могут  также  возникнуть  из-за некорректного  стратегического  менеджмента.  Такой  менеджмент  подразумевает  разработку долгосрочных  целей  и  действий,  которые  позволят  достичь  более  высоких  результатов  в  будущем, например, стать лидирующей компанией в своей отрасли. Разрабатываемые при этом стратегии обычно носят амбициозный характер, поэтому цели компании в таком случае не направлены на пролонгацию сложившейся  динамики.  Правильный  анализ  стратегической  ситуации  также  важен  для прогнозирования банкротства. Существует множество методов для ее оценки, в том числе и на основе анализа больших данных.<a href="http://infosoc.iis.ru/article/view/509"> Источник<a>
             """,
             unsafe_allow_html=True
-        )
+        )