Вокруг темы безопасности авиации существует множество мифов и противоречивых представлений. Кто-то считает полёт самым опасным видом транспорта, кто-то — что катастрофы случаются преимущественно в воздухе, а кто-то уверен, что современная авиация давно решила все проблемы безопасности. Мало кто стремится разобраться в реальной статистике — большинство полагается на эмоции и громкие заголовки из новостей.
Мне захотелось взглянуть на проблему объективно — через призму реальных данных об авиационных катастрофах за более чем 100 лет.
Цель и польза
Цель инфографики визуализировать ключевые закономерности между фазами полёта и десятилетиями, чтобы помочь зрителю быстро оценить, как менялись авиационные происшествия на протяжении XX и XXI веков и какие этапы полёта статистически остаются наиболее критическими.
Такая визуализация может быть полезна специалистам авиационной отрасли, аналитикам данных, журналистам, студентам технических специальносте.
Также инфографика повышает уровень информированности о реальной динамике безопасности полётов, где картина оказывается не такой очевидной, как принято считать: например, что пик катастроф пришёлся не на наши дни, а на 1940-е, а посадка сегодня статистически опаснее самого полёта.
Инфографика даёт наглядные, основанные на реальных данных ответы на вопросы:
• Как распределяются катастрофы по фазам полёта? Действительно ли взлёт и посадка — самые опасные этапы? • Как менялась интенсивность происшествий от десятилетия к десятилетию? • Почему 1940-е стали самым трагичным периодом в истории авиации? • Насколько безопаснее стало небо за последние 100 лет?
Исходные данные
Датасет взят с Kaggle: «All Plane Crash Data» (период 1920–2022). Файл в формате CSV содержал более 36 000 записей об авиационных катастрофах с информацией о дате, типе воздушного судна, фазе полёта, регионе, количестве жертв и других параметрах.
Пайплайн производства
Шаг 1. Подготовка данных в Excel Фильтрация и агрегация данных были выполнены вручную в Excel: из исходного датасета удалены дубликаты и пропуски, данные сгруппированы по десятилетиям (1910-е — 2020-е) и фазам полёта (Flight, Landing, Takeoff, Taxiing, Parking). Затем данные были вручную отсортированы и структурированы в три колонки: фаза полёта, десятилетие и количество катастроф. На этом же этапе была продумана логическая цепочка визуализации и выбран тип графика — хордовая диаграмма, позволяющая показать связи между двумя параметрами одновременно.
Шаг 2. Визуализация с помощью кода в Google Colab и ChatGPT С помощью ChatGPT был написан Python-скрипт в Google Colab, который на основе подготовленной таблицы построил хордовую диаграмму. Код рассчитал связи между фазами полёта и десятилетиями, настроил цветовую палитру (полупрозрачные оттенки для фаз полёта) и экспортировал результат.
Шаг 3. Компоновка и оформление в Figma Полученная визуализация была импортирована в Figma. В программе доработаны заголовки, пояснения и цветовая палитра, добавлены текстовые блоки с ключевыми выводами и QR-код на источник данных. Финальная сборка постера также выполнена в Figma.
