Анализ фильмов «Человек-паук»

Этот проект — визуальный анализ фильмов франшизы Spider-Man за период с 2002 по 2021 год. Основной акцент сделан на сравнении разных «эпох» франшизы, связанных со сменой актёров в роли Человека-паука, и на том, как менялись масштаб кассовых сборов, эффективность бюджета и значение международного проката в успехе фильмов.

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib import rcParams import matplotlib.font_manager as fm

Для проекта выбран шрифт Orbitron — техно-геометрический sans-serif с «ретро-футуристической» эстетикой, которая хорошо попадает в визуальный язык Spider-Man (киношные логотипы, город, технологии, динамика). Он чётко читается в заголовках, шкалах и подписях, поэтому подходит для инфографики: даже при тёмном фоне остаётся контраст и аккуратная типографика. Шрифт подключается в matplotlib через .ttf, поэтому стиль полностью воспроизводим в коде и сохраняется одинаковым во всех графиках.

Для визуализаций выбрана палитра, основанная на классических цветах костюма Spider-Man: красный

D50000, синий

000000, белый

С помощью кода я построила линейный график с точками, который показывает, как менялись мировые сборы фильмов Spider-Man со временем и где визуально начинаются новые «фазы» франшизы при смене актёра. По оси X указан год выхода, по оси Y — мировые сборы (в том числе можно использовать скорректированные на инфляцию). Цветом выделены эпохи Tobey Maguire / Andrew Garfield / Tom Holland, чтобы видно было, как именно смена актёра совпадает с изменением масштаба кассы и динамики.

С помощью кода я построила два столбчатых сравнения по актёрам. В первой части показана сумма мировых сборов по каждому актёру — это простой ответ на вопрос «чья эпоха заработала больше всего в абсолютных цифрах». Во второй части я сравниваю эффективность через показатель ROI (окупаемость бюджета): сколько прибыли приносит фильм относительно вложений. Дополнительно под каждым актёром указано, сколько фильмов (n) есть в выборке — это важно, потому что при маленьком количестве фильмов любые сравнения становятся менее устойчивыми.

С помощью кода я построила boxplot с точками поверх, чтобы сравнить как распределяются IMDb-оценки у фильмов каждого актёра. Этот график нужен не про «самый высокий рейтинг», а про стабильность эпохи: насколько ровно воспринимаются фильмы одной франшизной фазы. Чем компактнее коробка и чем меньше разброс точек, тем более «ровная» эпоха по качеству; если разброс сильный — значит внутри эпохи есть заметные провалы или, наоборот, один очень сильный пик.

С помощью кода я построила диаграмму рассеяния (bubble-scatter), где каждая точка — отдельный фильм. По оси X стоит IMDb rating, по оси Y — мировые сборы, а цвет точки показывает актёра. Этот график нужен, чтобы визуально проверить гипотезу: «если фильм нравится зрителям, собирает ли он больше денег?» Также здесь хорошо видны аномалии: фильмы, которые собрали очень много при средних оценках, или наоборот — получили высокие оценки, но не стали кассовыми гигантами. Линия тренда помогает увидеть общую направленность связи, но главная ценность — именно в сравнении эпох и поиске выбросов.

С помощью кода я построил 100% stacked bar, где каждый столбец — это 100% кассы эпохи актёра, разделённые на долю Domestic (США/Канада) и International (остальной мир). Такой график показывает, насколько каждая эпоха зависит от международной аудитории. Обычно у более новых релизов международная доля выше — это признак глобализации проката и того, что касса всё сильнее определяется рынками за пределами США.

Анализ фильмов Spider-Man (2002–2021) показал, что франшиза развивается «фазами», и смена актёра действительно совпадает со сменой масштаба и поведения метрик. Timeline-график показывает переходы между эпохами и то, как менялся уровень сборов по годам. Ранжирование по суммарной кассе и ROI разделяет два разных понятия успеха: абсолютные деньги и эффективность бюджета, причём для корректного сравнения важно учитывать размер выборки (сколько фильмов у актёра). Распределения IMDb-оценок добавляют «качественный слой» к финансовым метрикам: можно увидеть, какая эпоха выглядит более ровной и где были заметные провалы или пики. Scatter-график рейтинга против сборов позволяет проверить интуитивную гипотезу «любят → больше собирает», а также выделить фильмы-аномалии, которые выбиваются из общего тренда. Наконец, 100% stacked bar по domestic/international показывает, что успех Spider-Man всё сильнее опирается на международный рынок, а значит касса современных фильмов определяется не только локальной аудиторией США, но и глобальным спросом.