Концепция
Вселенная покемонов — одна из самых узнаваемых и любимых франшиз в мире, объединяющая видеоигры, аниме, коллекционную карточную игру и тысячи фанатов по всему земному шару. За более чем 25 лет существования было создано более 1000 видов покемонов, каждый со своим уникальным набором характеристик, типов и способностей. Однако за всей этой кажущейся случайностью скрываются четкие закономерности: как распределяются покемоны по типам, как меняется их сила от поколения к поколению и какие характеристики определяют успех в бою.
Для исследования был выбран датасет, содержащий информацию о 721 покемоне из первых шести поколений, включая их базовые характеристики (HP, Атака, Защита, Специальная Атака, Специальная Защита, Скорость), типы и принадлежность к поколению.
Цель проекта — превратить выбранный в наглядную визуальную историю, которая позволит увидеть ключевые тренды и закономерности в дизайне и балансе игр про покемонов. Инфографика поможет быстро оценить, какие типы являются самыми сильными, как распределяются характеристики у разных покемонов и как менялся игровой баланс на протяжении поколений.
Данный датасет был выбран из моей большой любви к покемонам.
Анализ данных
Для создания всестороннего анализа были выбраны три ключевых сравнения, каждое из которых использует определенный тип визуализации для ответа на свой исследовательский вопрос.
Растет ли общая сила покемонов от поколения к поколению, или же она остается стабильной? В каких поколениях разброс характеристик самый большой, а в каких — самый маленький?
Проект был выполнен в формате вертикального инфографического постера, вдохновленного эстетикой вселенной покемонов — яркой, динамичной и ориентированной на широкую аудиторию.
Процесс создания начался с анализа данных и построения визуализаций. На основе подготовленных данных были созданы четыре ключевые диаграммы: боксплот, тепловая карта, столбчатая диаграмма с накоплением и таблица рекордов. Все графики были построены в специализированных инструментах (Python с библиотеками Matplotlib и Seaborn, RawGraphs) и затем экспортированы в нейросети для дальнейшей работы.
Для финального макета была разработана композиция на основе модульной сетки, которая помогла выстроить четкую иерархию информации. Центральное место на постере занимает самая информативная визуализация (например, тепловая карта), а остальные графики логично дополняют ее, отвечая на сопутствующие исследовательские вопросы.
Для финального макета я разработала модульную сетку и выставила инфографику в соответствии с ней.
Датасет
Использованные инструменты
Copilot Rawgraphs Gemini Python Kaggle Типограф
