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
Выводы
После проведения исследовательской работы и демонстрации ее в виде графиков, мы можем увидеть, что Индия скоро обгонит Китай по численности населения, темпы роста населения снижаются во всем мире.
На основе данной информации можно начинать делать прогнозы на будущее, какие страны будут развиваться быстрее, а какие медленнее
