Описание
В анализе данных и поиске подходящего датасета я использовала сайт Kaggle и базы данных ООН. Темой исследования была выбрана мировая демография — изменение численности населения стран с 1950 года до наших дней, а также прогнозы до 2100 года.
Мне стало интересно:
Какие страны лидируют по численности населения сегодня? Какие континенты вносят наибольший вклад в прирост населения? Есть ли связь между плотностью населения и его ростом?
Для наглядного представления данных я выбрала:
Столбчатую диаграмму — чтобы сравнить население топ-10 стран в 2024 году. Линейный график — для отображения роста мирового населения с 1950 по 2024 год. Круговую диаграмму — чтобы показать распределение людей по континентам. Тепловую карту — для анализа корреляции между плотностью населения и его приростом.
Такой набор графиков позволяет охватить разные аспекты демографии: от абсолютных значений до взаимосвязей между показателями.
Подготовка к обработке данных
В этом фрагменте кода мы импортируем ключевые библиотеки для анализа и визуализации — pandas, matplotlib и seaborn. Хотя многие предпочитают стандартный matplotlib, я сознательно добавила seaborn — он делает графики стильными «из коробки» с минимумом кода. А ещё в нём есть крутые цветовые палитры вроде viridis и magma, которые сразу делают визуализацию профессиональной.
Предобработка данных
Теперь займёмся "расчесыванием" данных перед анализом. Нам нужно выделить ключевые параметры: страны, численность населения по годам, плотность и темпы прироста.
Подготовка данных к визуализации
1. Создание сводных таблиц
2. Подготовка временных интервалов
Приведём данные к виду, где каждая строка — это одна точка на графике. Так удобнее строить динамику во времени.
3. Проведем нормализацию данных (1970 год = 100%)
4. Топ-10 стран для сравнения
Создание графиков
Визуализация всех графиков
Зададим некоторые надстройки для отображения графиков
Графики
Теперь мы можем посмотреть на результаты своей работы и проанализировать их
