Белки, жиры и данные: исследование пищевой ценности продуктов

«Белки, жиры и данные» — проект, посвящённый исследованию пищевой ценности продуктов с помощью методов анализа данных. В работе использован открытый датасет, содержащий информацию о составе 8789 продуктов.

Основная задача исследования — определить, какие макронутриенты чаще всего преобладают в продуктах, как связаны между собой калорийность и содержание жиров, как распределён сахар в выборке и какие продукты являются наиболее богатыми белком.

Проект показывает, что статистический анализ позволяет находить закономерности, которые сложно заметить при просмотре отдельных таблиц с пищевой ценностью.

В качестве источника вдохновения для цветовой палитры выбрала фирменное сочетание красного и жёлтого цветов, ассоциирующееся с брендом McDonald’s.

Практическая польза проекта заключается в том, что результаты анализа помогают лучше понимать пищевую ценность продуктов, сравнивать их состав и выявлять основные закономерности между содержанием макронутриентов и калорийностью. Материалы проекта могут быть полезны людям, следящим за питанием, спортсменам, студентам, а также всем, кто интересуется анализом данных и вопросами здорового образа жизни.

Для анализа использовался открытый Nutrition Dataset, размещённый на платформе Kaggle.

Кольцевая диаграмма показывает, какой макронутриент преобладает в исследуемых продуктах. Наибольшую долю составляют продукты с преобладанием углеводов (59,4%), далее следуют белковые продукты (30,3%), а жиры являются основным макронутриентом лишь у 10,3% выборки.

Диаграмма рассеяния демонстрирует зависимость калорийности от количества жиров. Видна выраженная положительная корреляция: по мере увеличения содержания жиров возрастает и энергетическая ценность продукта. При этом разброс точек показывает влияние и других компонентов состава.

Гистограмма распределения сахара показывает, что большинство продуктов содержит небольшое количество сахара, тогда как продукты с очень высоким содержанием встречаются значительно реже.

Горизонтальная столбчатая диаграмма представляет продукты с самым высоким содержанием белка. Лидирующие позиции занимают белковые изоляты, сухой яичный белок, желатин, протеиновые смеси, а также некоторые виды вяленого мяса и рыбы.

Работу я начала с поиска подходящего открытого датасета на платформе Kaggle и изучения его структуры. Затем очистила данные, проверила их на наличие пропусков и подготовила к дальнейшему анализу.

Обработку данных я выполняла в среде Google Colab с использованием языка Python и библиотек Pandas, NumPy и Matplotlib. На основе проведённого анализа построила графики, отражающие основные закономерности в составе продуктов и взаимосвязи между их пищевыми характеристиками.

После завершения анализа я перенесла визуализации в Figma, где разработала макет постера, выстроила композицию, подобрала цветовую палитру и типографику, а затем оформила итоговую инфографику. Для ускорения анализа данных, написания программного кода и подготовки текстового сопровождения проекта использовала ChatGPT.

Источник данных: Nutrition Dataset (Kaggle) — https://www.kaggle.com/datasets/gokulprasantht/nutrition-dataset

Google Colab

Python

Figma

ChatGPT (помощь в анализе данных, написании кода и подготовке текстового сопровождения)