Идея и концепция
Мой прошлогодний проект стал основой для создания инфографического постера в качестве итогового проекта по дисциплине.
Для этого проекта я выбрала набор данных с сайта kaggle.com — anime-dataset-2023.csv, содержащий информацию о более чем 24 тысячах аниме-произведений. Аниме представляет собой развлекательный и глобализированный контент, что делает анализ этой сферы особенно актуальным и значимым для понимания интересов общественности и степень их вовлеченности. Датасет предоставляет богатую почву для исследования различных аспектов: от жанрового разнообразия до динамики развития индустрии на протяжении десятилетий.
Цель: Визуально исследовать 60-летнюю историю аниме-индустрии через данные — показать как менялся объём производства, какие жанры и студии формируют рынок, и какие тенденции определяют развитие индустрии сегодня.
Польза: Инфографика даёт читателю быстрое и наглядное понимание масштабов аниме как глобальной медиаиндустрии. Она будет полезна тем, кто интересуется аниме-культурой, медиааналитикой или историей японской анимации — и позволяет за несколько секунд увидеть то, на изучение чего иначе ушли бы часы работы с таблицами.
Описание процесса создания
Обработка данных Исходный датасет — Kaggle Anime Dataset 2023 (24 905 записей) с платформы MyAnimeList. Данные содержали информацию о названии, жанре, типе, студии, рейтинге и годе выхода каждого тайтла. Предварительная обработка включала фильтрацию записей с пустыми и неизвестными значениями (UNKNOWN), извлечение года из строки даты, разбивку многозначных полей жанров и студий через запятую.
Инструменты Обработка и агрегация данных — Python (pandas, numpy). Построение визуализаций — matplotlib и seaborn. Инструменты ИИ — Claude (Anthropic): помощь в обработке данных, совершенствовании кода и исправление ошибок. Финальная сборка постера — Adobe Illustrator / Figma.
Пайплайн производства
- Загрузка и очистка датасета через pandas
- Агрегация по жанрам, студиям и годам
- Построение трёх визуализаций в matplotlib — линейный график, горизонтальная и вертикальная столбчатые диаграммы
- Экспорт диаграмм в SVG
- Импорт SVG в Adobe Illustrator / Figma — компоновка постера A2, настройка типографики, цветов и отступов
- Создание иллюстративной обложки с помощью NanoBanana Pro
- Финальный экспорт постера в JPG
график № 1
код для построения графика № 1
график № 2
код для построения графика № 2
график № 3
код для построения графика № 3
Инфографика
