модные тренды в цифрах: аналитический взгляд на fashion-индустрию
выбор данных и их источник
для исследования я выбрал датасет о модных товарах различных брендов, включающий 1000 записей с информацией о названиях продуктов, брендах, категориях, ценах, рейтингах, цветах и размерах. данные были взяты из открытых источников с платформы Kaggle
причины выбора
мода — это не только искусство и самовыражение, но и многомиллиардная индустрия с собственными законами и тенденциями. анализ данных позволяет выявить ключевые закономерности в потребительских предпочтениях и общих трендах рынка:
- зависимость рейтинга от цены и бренда - распределение размеров по категориям одежды - ценовое позиционирование брендов - популярность определенных цветов среди потребителей
такой анализ может стать основой для принятия стратегических решений в бизнесе, маркетинге и дизайне модной продукции.
выбор типов визуализации
для эффективного представления данных я выбрал шесть различных типов визуализаций:
1. горизонтальная столбчатая диаграмма для наглядного отображения распределения товаров по категориям 2. вертикальная столбчатая диаграмма для сравнения средней цены товаров топ-10 брендов 3. тепловая карта для анализа распределения размеров в разных категориях одежды 4. столбчатая диаграмма для сравнения среднего рейтинга по цветам товаров 5. диаграмма размаха (boxplot) для отображения распределения рейтингов по категориям 6. сгруппированная столбчатая диаграмма для анализа среднего рейтинга брендов в разных ценовых диапазонах
каждый тип визуализации был выбран с учетом характера данных и конкретных аналитических задач
этапы работы
обработка данных
процесс анализа включал следующие этапы:1. загрузка и подготовка данных:
- импорт датасета с помощью pandas - создание словарей для перевода категорий и цветов на русский язык - проверка структуры и качества данных
2. предварительный анализ:
- расчет основных статистических показателей - анализ распределения категориальных переменных - определение ключевых показателей для дальнейшей визуализации
3. агрегация и трансформация:
- группировка данных по необходимым параметрам - расчет средних значений и других агрегатов - создание кросс-таблиц и сводных таблиц для визуализаций
4. визуализация и интерпретация:
- создание шести различных графиков с единой цветовой схемой - добавление информативных подписей и числовых значений - анализ и интерпретация результатов
основными инструментами для работы стали библиотеки pandas для обработки данных, matplotlib и seaborn для создания визуализаций
использование нейросетей
в процессе работы я использовал языковую модель gemini от google, нейросеть помогла:
1. структурировать код для эффективной обработки данных 2. выбрать оптимальные типы визуализаций для разных аспектов анализа 3. создать словари перевода категорий и цветов 4. разработать единую цветовую схему для всех графиков 5. интерпретировать результаты анализа
основные промпты при работе с gemini касались выбора типов визуализаций, их стилизации и эффективного представления результатов.
стилизация графиков
для создания профессионального и гармоничного представления данных я разработал единую стилизацию всех визуализаций:
1. использовал согласованную цветовую палитру с хорошим контрастом и визуальной иерархией 2. применил единообразное форматирование заголовков, осей и подписей 3. добавил числовые значения на ключевые элементы графиков 4. использовал сетку для улучшения восприятия данных 5. сохранил единую структуру и оформление для всех визуализаций
эти принципы обеспечили целостность и профессиональный вид всех графиков, что облегчает восприятие и анализ представленной информации
итоговые графики и их интерпретация
распределение товаров по категориям
горизонтальная столбчатая диаграмма показывает количественное распределение товаров по категориям. это позволяет оценить, какие сегменты рынка наиболее широко представлены в нашем датасете, что важно для понимания структуры данных и выделения ключевых категорий для дальнейшего анализа
средняя цена товаров по брендам
эта визуализация демонстрирует средние цены товаров для топ-10 брендов. анализ позволяет четко разделить бренды на ценовые сегменты: премиум, средний и масс-маркет. такое разделение критически важно для понимания рыночного позиционирования брендов и их целевой аудитории
распределение размеров по категориям
тепловая карта наглядно показывает, какие размеры преобладают в разных категориях одежды. интенсивность цвета отражает процентную долю каждого размера в конкретной категории. эта информация имеет прямое практическое применение для планирования производства и управления складскими запасами
средний рейтинг товаров по цветам
столбчатая диаграмма отображает средний рейтинг товаров в зависимости от их цвета. анализ позволяет выявить, какие цветовые решения наиболее популярны среди потребителей. эти данные могут быть использованы дизайнерами при разработке новых коллекций и маркетологами при планировании рекламных кампаний
распределение рейтинга товаров по категориям
диаграмма размаха (boxplot) показывает не только медианный рейтинг для каждой категории, но и общее распределение оценок, включая квартили и выбросы. такой анализ позволяет определить категории с наиболее стабильно высокими оценками и те, где качество или соответствие ожиданиям потребителей варьируются значительно
средний рейтинг по ценовым диапазонам для топ-5 брендов
сгруппированная столбчатая диаграмма демонстрирует, как меняется средний рейтинг товаров пяти популярных брендов в зависимости от ценового диапазона. этот график особенно ценен для анализа соотношения цены и качества: некоторые бренды показывают стабильно высокий рейтинг независимо от цены, в то время как у других рейтинг может значительно меняться в разных ценовых категориях
основные выводы
проведенный анализ выявил несколько ключевых закономерностей в мире модной индустрии:
1. существует четкая сегментация брендов по ценовым категориям, причем премиальные бренды не всегда получают более высокие оценки потребителей
2. распределение размеров значительно варьируется между категориями, что отражает специфику целевой аудитории каждого сегмента
3. цветовые предпочтения потребителей показывают интересные тенденции — некоторые цвета стабильно получают более высокие оценки независимо от категории товара
4. для многих брендов существует оптимальный ценовой диапазон, в котором их товары получают наивысшие оценки потребителей
5. категории товаров демонстрируют разную степень вариативности в оценках, что позволяет выявить наиболее стабильные и рискованные сегменты рынка
эти выводы могут быть использованы как маркетологами для оптимизации рекламных стратегий, так и руководителями бизнеса для принятия решений о развитии ассортимента и ценовой политике
описание применения генеративной модели
в ходе работы над проектом была использована генеративная модель gemini от google. эта модель применялась для следующих целей:
1. оптимизация кода — помощь в структурировании и отладке python-кода для анализа данных 2. выбор методов визуализации — рекомендации по типам графиков, наиболее подходящим для конкретных задач 3. стилизация графиков — советы по созданию единой цветовой схемы и оформлению визуализаций 4. интерпретация результатов — помощь в формулировке выводов на основе полученных данных
использование gemini значительно ускорило процесс разработки, позволив сосредоточиться на аналитических аспектах проекта и представлении результатов в наиболее наглядной и информативной форме
