Наруто: анализ
Наруто — это просто легенда! Это флекс, культовое аниме, которое покорило сердца миллионов.
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
Возрастной рейтинг
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 ()
Количество голосов
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 ()
Популярные эпизоды
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 ()
Тип контента
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 ()
Вывод
Анализ показал, что «Наруто» по-прежнему на вершине: сериалы (TV) — абсолютные фавориты, а OVA остались для узкого круга фанатов. Топ-10 эпизодов — это микс классики и «Боруто», что подтверждает, что франшиза продолжает держать планку. Большинство контента получает средние оценки, но есть эпизоды, которые выбиваются в абсолютные лидеры. А 95% контента ориентированы на подростков.
Итог: франшиза живёт и продолжает радовать поклонников.
