Анализ рынка смартфонов: Технологии в твоем кармане
Обложка сгенерирована при помощи Midjourney и доработано в Adobe Photoshop
КОНЦЕПЦИЯ
Смартфоны стали неотъемлемой частью современной жизни — это не просто устройства связи, а настоящие персональные компьютеры, которые мы носим с собой каждый день. С каждым годом технологии становятся сложнее, а выбор — разнообразнее. Как дизайнеру, мне было интересно не просто проанализировать технические характеристики, а создать визуальный нарратив о том, как разные бренды формируют наш цифровой опыт.
Изображение сгенерировано при помощи Midjourney и доработано в Adobe Photoshop
Для анализа был использован датасет «Smartphones Specifications and Prices Dataset» с платформы Kaggle, который содержит информацию о более чем 2 000 моделей смартфонов от различных производителей. В процессе работы были дополнены данные актуальной информацией о линейке Google Pixel, собраны характеристики с официальных сайтов и обзоров. Это позволило получить более полную картину рынка премиальных устройств.
Цель проекта: не просто проанализировать сухие технические характеристики, а создать визуальный нарратив, который раскрывает стратегии ключевых брендов и помогает понять, за что мы на самом деле платим. Хотелось бы ответить на вопросы:
● Где проходит граница между легким корпусом и долгой работой батареи?
● Как распределяются цены на рынке и что считается «нормой»?
● Каковы уникальные сильные и слабые стороны каждого из флагманов?
Цветовая палитра создана при помощи Adobe Colour
Вдохновение для визуального стиля в духе в техно-футуристической эстетике, а именно темные космические фоны, неоновые акценты, цифровые сетки. Цель — создать ощущение цифрового интерфейса, где каждый график выглядит как панель управления сложной системой.
Изображение сгенерировано при помощи Midjourney и доработано в Adobe Photoshop
Для визуализации выбрано четыре типа графиков: двойная столбчатая диаграмму (наглядно сравнивает два параметра — вес и батарею), гистограмма (показывает распределение цен), радарная диаграмма (демонстрирует сильные и слабые стороны брендов) и пузырьковая диаграмма (визуализирует три параметра одновременно — цену, ОЗУ и количество моделей).
ОБРАБОТКА ДАННЫХ
Работа начата с импорта необходимых библиотек: pandas для работы с данными, matplotlib для визуализации и numpy для математических операций. Потом был загружен CSV-файл с данными о смартфонах и сразу пришлось столкнуться с первой проблемой — данные о весе устройств были в разных форматах.
Самой сложной задачей была подготовка данных для радарной диаграммы. Нужно было нормализовать значения разных параметров (вес, цена, ОЗУ, батарея) к единой шкале от 0 до 1. Для веса и цены использована обратная нормализация — ведь меньше вес и ниже цена обычно лучше. Это потребовало дополнительной математической обработки.
Для пузырьковую диаграммы использовался метод pivot_table, чтобы создать матрицу зависимости между брендами, ценами и техническими характеристиками. Была проблема — некоторые бренды имели слишком мало моделей, что искажало статистику. Это было решено фильтрацией, так остались бренды с минимум 5 моделями в данных.
МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Для обработки и анализа данных использовались ключевые статистические подходы:
● Дескриптивная статистика: Расчёт среднего арифметического для сравнения брендов и медианы для анализа устойчивого к выбросам ценового распределения.
● Нормализация данных: Метод Min-Max Scaling для приведения параметров к единой шкале в радарной диаграмме, включая обратную нормализацию для веса и цены (меньше = лучше).
● Агрегация и фильтрация: Использование сводных таблиц (Pivot Table) для группировки по брендам и пороговой фильтрации (≥5 моделей) для обеспечения статистической значимости.
● Качественный анализ: Визуальная оценка корреляций (например, связи между количеством моделей и ценой) на финальных графиках.
Общие настройки
ПОДХОД К ВИЗУАЛИЗАЦИИ: ИССЛЕДУЮЩИЙ И ОБЪЯСНЯЮЩИЙ ФОРМАТЫ
Работа с данными шла в два этапа с разными целями:
1. Изучающий формат (для себя) Я создавала черновые графики, чтобы беспристрастно изучить данные:
● Диаграммы рассеяния для поиска связей между параметрами ● Ящики с усами для выявления выбросов в ценах ● Простые гистограммы для проверки распределения данных ● Тепловые карты для оценки корреляций
Цель: Объективное понимание структуры данных, без какой-либо позиции.
2. Объясняющий формат (для презентации) Из всех исследовательских графиков я выбрал только 4 ключевых, чтобы донести свою позицию:
● Упростила и стилизовала их в едином техно-футуристическом стиле ● Добавила четкие заголовки-тезисы и цветовые акценты ● Сфокусировала внимание на главных инсайтах (например, компромисс «вес vs батарея»)
Цель: Не просто показать данные, а убедительно рассказать историю о стратегиях брендов с моей точки зрения дизайнера.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
График 1. Вес vs Батарея: Гонка технологий
Двойная столбчатая диаграмма
Код для графика 1
Первая визуализация показывает фундаментальный компромисс в дизайне смартфонов — между легкостью устройства и емкостью его батареи. Использовались двойные столбцы: оранжевые показывают средний вес бренда, фиолетовые — среднюю емкость батареи.
Интересное наблюдение: бренды явно делятся на два лагеря. Одни (как Sony) делают ставку на мощные батареи в ущерб весу, другие (как Apple) стремятся к минимализму и легкости. Google занимает сбалансированную позицию — умеренный вес при хорошей автономности.
График 2. Распределение цен: Кто может себе позволить?
Гистограмма
Код для графика 2
Гистограмма цен показывает, как рынок сегментирован. Использовано цветовое кодирование: зеленый для бюджетного сегмента (до $200), синий для среднего ($200-600), оранжевый для премиального ($600-1000) и фиолетовый для флагманов (свыше $1000).
Удивительно, но распределение близко к нормальному с пиком в районе $500-600. Это говорит о том, что большинство потребителей выбирают устройства среднего ценового диапазона. Средняя цена ($748) выше медианной ($608) — значит, есть небольшое количество очень дорогих устройств, которые «тянут» среднее значение вверх.
График 3. Радар сравнения: Сильные стороны брендов
Код для графика 3
Каждый бренд представлен своим цветом: Apple — сдержанный серый, Samsung — корпоративный синий, Google — креативный фиолетовый.
Что показал анализ: Apple сильна в производительности и качестве сборки (вес), но отстает в объеме батареи. Samsung демонстрирует баланс по всем параметрам. Google показывает интересную стратегию — хорошая производительность при относительно доступной цене (по сравнению с Apple).
График 4. Пузырьковая карта ценности брендов
Пузырьковая диаграмма
Код для графика 4
Пузырьковая диаграмма визуализирует сразу три параметра: позиция по X — рейтинг по цене, позиция по Y — средняя цена, размер пузырька — количество моделей, цвет — средний объем ОЗУ.
Яркий инсайт: количество моделей не коррелирует с ценой. Например, у Xiaomi много моделей по доступным ценам, а у Apple мало моделей, но они дорогие. Также видно, что объем ОЗУ стал стандартом даже для бюджетных устройств — минимальное значение 6GB.
ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕРАТИВНОЙ МОДЕЛИ
Для работы использован DeepSeek AI — современную языковую модель с открытой архитектурой. Основные задачи, в которых ИИ помогал:
Оптимизация кода — когда приходилось сталкиваться с синтаксическими ошибками или неэффективными решениями, просила модель предложить более чистый и быстрый код.
Решение специфических проблем — например, когда названия брендов «вылезали» за границы графиков, ИИ помог найти алгоритм автоматического позиционирования текста.
Ссылки на использованные инструменты:
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
● Smartphones Specifications and Prices Dataset. Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets ● Google Pixel Technical Specifications. Google Official Website. https://store.google.com ● Apple iPhone Technical Specifications. Apple Official Website. https://www.apple.com ● Samsung Galaxy Technical Specifications. Samsung Official Website. https://www.samsung.com
Примечание: Все графики созданы с помощью Python библиотек matplotlib и pandas. Цветовая палитра и стилизация разработаны автором проекта. Датасет дополнен ручным сбором данных для актуальности анализа.
