Наруто: анализ

Это было моё первое аниме, так что оно для меня особенно дорогое и родное. Поэтому, когда пришло время выбирать данные для анализа, у меня не было ни секунды сомнений: это должны быть данные о "Наруто". Я нашла их на сайте www.kaggle.com

Было проанализировано: какие эпизоды стали самыми популярными, какой тип контента зрители любят больше всего, а также как распределяются голоса и возрастные рейтинги.

Получились следующие графики:

1. Возрастной рейтинг
2. Количество голосов
3. Популярные эпизоды
4. Тип контента

Для создания графика (этого и последующих) я загрузила свой датасет в чат gpt. Сначала я хотела понять, какие графики можно сделать из моего датасета.

Промт:

Проанализируй датасет, сделай несколько видов графиков.

Используя примеры, которые предложил чат gpt, я начала писать графики в google colab. В процессе кода я использовала внутренний искусственный интеллект gemini для исправления ошибок

Код для первого графика:

rating_counts = data['rating'].value_counts()

plt.figure(figsize=(8, 8))

colors = sns.color_palette("Oranges", len(rating_counts)) plt.pie( rating_counts, labels=rating_counts.index, autopct='%1.1f%%',
startangle=140,
colors=colors
)

plt.title("Распределение возрастных рейтингов", fontsize=16, fontweight='bold', color="#FF6600")

plt.show()

Этот график представляет распределение количества голосов, которые пользователи оставили для контента, такого как эпизоды, фильмы или другие типы данных:

plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot( data['scored_by'],
bins=20,
kde=True,
color="#FFA500",
edgecolor="#FF6600" )

plt.title("Распределение количества голосов", fontsize=16, fontweight='bold') plt.xlabel("Количество голосов", fontsize=12, fontweight='bold')
plt.ylabel("Частота", fontsize=12, fontweight='bold')
plt.xticks(fontsize=10, fontweight='bold')
plt.yticks(fontsize=10, fontweight='bold')

plt.show()

Этот график представляет Топ-10 самых популярных эпизодов из вселенной "Наруто". Он показывает, какие эпизоды и проекты из франшизы завоевали наибольшую популярность среди зрителей.

top_popular = data.sort_values(by='popularity', ascending=False).head(10)

colors = sns.color_palette("Oranges", len(top_popular))

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.barplot( x=top_popular['popularity'], y=top_popular['title'], palette=colors )

plt.title("Топ-10 самых популярных эпизодов", fontsize=16, fontweight='bold', color="#FF6600") plt.xlabel("Популярность", fontsize=12, fontweight='bold') plt.ylabel("Эпизоды", fontsize=12, fontweight='bold')

plt.xticks(fontsize=10, fontweight='bold', color="#333333") plt.yticks(fontsize=10, fontweight='bold', color="#333333")

plt.show()

Этот график представляет популярность различных типов контента из вселенной "Наруто". Он помогает увидеть, какой формат (например, фильмы, сериалы, специальные выпуски и др.) зрители ценят больше всего.

popularity_by_type = data.groupby('type')['popularity'].sum().reset_index() plt.figure(figsize=(10, 6)) colors = sns.color_palette("Oranges", len(popularity_by_type)) x='type', y='popularity', data=popularity_by_type, palette=colors ) plt.title("Популярность по типу контента", fontsize=16, fontweight='bold', color="#FF6600") plt.xlabel("Тип контента", fontsize=12, fontweight='bold') plt.ylabel("Популярность", fontsize=12, fontweight='bold')

plt.xticks(fontsize=10, fontweight='bold', color="#333333") plt.yticks(fontsize=10, fontweight='bold', color="#333333")

plt.show()