Концепция
Проект показывает, как методы анализа данных помогают исследовать искусство с новой точки зрения. На основе датасета из более чем 55 тысяч произведений были изучены характеристики картин, творчество художников и изменение художественных стилей во времени.
Цель работы — представить сложные данные в наглядной форме, выявив ключевые закономерности и тенденции. Инфографика демонстрирует практические возможности Data Science для анализа культурного наследия.
Исходные данные
Информация для исследования была получена из открытого набора данных, размещённого на платформе Kaggle. Используемый датасет содержит сведения о более чем 55 000 произведениях искусства, включая информацию об авторах, художественных стилях, размерах картин, годах создания и текстовых описаниях.
Сначала данные были обработаны в Google Colab с помощью Python: я подготовила датасет, выполнила необходимые расчёты и построила простые черновые диаграммы. Это помогло понять структуру данных и выбрать наиболее интересные показатели для исследования.
На следующем этапе я обратилась к ChatGPT, для проработки концепции инфографики, совершенствования дизайна диаграмм и подбора наиболее выразительных способов визуализации. Это позволило повысить у графиков эстетическую привлекательность и эффективность восприятия.
В результате работы у меня получился такой постер.
Краткая статистика: — Всего записей: 55000 — Количество художников: 15 — Количество жанров: 12 — Диапазон годов: 1800 — 2022 — Самая большая площадь: 39601 — Самая маленькая площадь: 400
