Introduction
Размышляя над темой для визуализации, я вспоминала «вечные вопросы» и подбирала подходящие датасеты с сайта kaggle.com [1]. Для меня наиболее интересным и актуальным выглядел датасет «World Happiness Index and Inflation», отвечающий на самый неразрешимый вопрос человеческого счастья. Мне стало интересно посмотреть, как люди со всего мира определяют уровень счастья, в чем он выражается и где живут самые счастливые люди.
В проекте я сделала круговую, линейную, столбчатую и точечную диаграммы, потому что, по моему мнению, они являются наиболее понятными и визуально воспринимаемыми, что помогает более четко передать изучаемые данные.
Выбирая стиль графиков, я вспомнила самую веселую песенку из детства «Оранжевое небо» и вдохновилась фотографиями сине-оранжевых закатов и небесно-желтых рассветов. Такие с одной стороны яркие, а с другой стороны нежные цвета, на мой взгляд, передают «моменты счастья», которые мы ощущаем либо как недолгую взрывную волну чувств и эмоций, либо на протяжение более длительного периода, когда мы просто наслаждаемся жизнью, явно ощущая то самое «счастье» где-то в глубине себя.
Data processing
Для начала я импортировала необходимые для работы библиотеки: numpy, pandas и matplotlib.pyplot. После этого прочитала файл с выбранным датасетом.
Для круговой диаграммы я решила проанализировать данные о показателях уровня счастья в странах по всему миру, для того чтобы найти 10 самых счастливых стран в период 2015–2023 годы. Для обозначения уровня счастья (а точнее номера страны в списке) я использовала переменную happiest, после чего в переменной top10 нашла страны, удерживающие свои позиции на высоких показателях уровня счастья. Так как номера выдаются от наименьшего значения, я использовала nsmallest.
В линейной диаграмме я решила показать средний уровень счастья в мире. Для того, чтобы диаграмма не получилась перегруженной названиями стран, я взяла средние показатели со всех стран и соотнесла их с годом исследования.
Для столбчатой диаграммы я решила пойти от обратного и посчитала, какие страны и в каком проценте имеют степень, в которой люди воспринимают личную свободу в принятии жизненных решений, меньше 0,3. В переменной freedom_countries я отделила только те строки, в которых степень свободы выбора была ниже 0,3, и в переменной freedom_values посчитала, сколько таких строк в каждой стране.
В точечной диаграмме я решила показать соотношение предполагаемой продолжительности жизни с социальной поддержкой населения. Для того, чтобы диаграмма не получилась перегруженной и названия не перекрывали друг друга, я ограничила диаграмму странами, где уровень разницы в соотношении больше 2,5, что показывает наиболее несбалансированные страны.
Data visualization
Круговая диаграмма, показывающая топ-10 стран с наиболее высоким индексом счастья в период 2015–2023 годы.
Линейная диаграмма, показывающая развитие среднего уровня счастья по годам.
Столбчатая диаграмма, показывающая степень, в которой люди воспринимают личную свободу в принятии жизненных решений, для стран с показателем <0,3.
Точечная диаграмма, показывающая соотношение оказываемой социальной поддержки на уровень продолжительности жизни.
Conclusion
В заключении своего исследования, я пришла к следующим выводам: — самыми счастливыми странами являются Австралия, Канада и Новая Зеландия; — средний уровень счастья в период с 2015 по 2023 годы вырос с 5.43 до 5.69, после чего резко упал до 5.59,5; — степень, в которой люди воспринимают личную свободу в принятии жизненных решений, в большинстве стран держится на уровне ниже 30%; — в некоторых странах разница уровня продолжительности жизни и уровня социальной поддержки населения имеет значительно высокие показатели.
List of sources
[1] https://www.kaggle.com/datasets/agrafintech/world-happiness-index-and-inflation-dataset?resource=download (дата обращения 21.03.2025)
Working notepad and dataset https://disk.yandex.ru/d/ZY9gPvlXOdT8iA
