


Вводная часть
Я выбрала данные о продажах обуви Nike, потому что эта обувь стала неотъемлемой частью моей жизни. Я не представляю себя без пары кроссовок, особенно если они новенькие и чистые. У меня есть несколько пар, которые я ношу и зимой, и летом, на все случаи жизни. Это не только классика, но и настоящее удобство.
Я нашла данные в открытом доступе в формате CSV-файла. В этом файле содержится информация о продуктах, их ценах, рейтингах, отзывах и изображениях.

коротко о моей любви к этим кроссовкам. https://pin.it/Z3JWuokbI
Данные представляют ценность, так как они охватывают широкий ассортимент продукции Nike, что позволяет провести анализ популярности, ценовой политики и категорий обуви. Это может быть полезно как для маркетинговых стратегий, так и для понимания потребительских предпочтений. Особенно это касается тех, кто, как я, искренне любит этот бренд.
Для генерации идей по визуализации и стилизации графиков я использовала ChatGPT (OpenAI).
Промпт: «Какие типы графиков лучше всего подойдут для визуализации данных о счастье?» Цель: Получить рекомендации по выбору типов графиков и их стилизации.


постеры, созданные мной
В итоге для визуализации данных я решила использовать следующие типы графиков:
Столбчатые диаграммы для визуализации количества моделей по категориям и топ-5 самых дорогих моделей, так как они наглядно показывают распределение и сравнение данных.
Гистограммы были выбраны для анализа распределения цен, так как они помогают понять, как цены распределены в диапазоне.
Scatter plot (точечная диаграмма) использовался для анализа связи между ценой и рейтингом, так как он позволяет визуализировать корреляцию между двумя переменными.
Этапы работы
1. Загрузка данных. Для анализа данных я использовал библиотеку Pandas и другие библиотеки по рекомендации ChatGPT (Matplotlib, Seaborn и Plotly). Создание категорий. Данные были извлечены из CSV-файла и преобразованы в DataFrame. Для удобства пользователей был отображен первый ряд информации, что позволило получить общее представление о содержимом.
2. Создание категорий. Мы создали столбец 'category', чтобы классифицировать обувь по типам (бег, тренировки, баскетбол и т. д.).
3. Настройка стиля графиков. Установка темного фона для графиков. Настройка цветовой палитры для графиков.
Итоговые графики
Я вдохновилась стилем гранж и спортивным дизайном, используя темные тона, текстуры и грубые шрифты. Референсом послужили: постеры в стиле уличной культуры и спортивные афиши и реклама Nike.
На графике представлено количество моделей обуви, относящихся к каждой категории: бег, тренировки, баскетбол и так далее.
Гистограмма наглядно демонстрирует, как распределены цены на обувь Nike.
Я выяснила, что наибольшее количество моделей относится к категории Lifestyle, а распределение цен показало, что большинство моделей находятся в среднем ценовом диапазоне (от 5000 до 15000).
На графике изображены пять самых дорогих моделей кроссовок Nike, а также указаны их цены.
Визуализировать, какие модели наиболее популярны среди покупателей на основе их оценок. Столбцы упорядочены по убыванию рейтинга (от самого высокого к самому низкому в топ-10). График позволяет быстро определить, какие модели обуви Nike получили наивысшие оценки от покупателей.
Описание применения генеративной модели
Для работы были использованы изображения, сгенерированные в Midjourney, чтобы подобрать референсы и проиллюстрировать тему исследования.
Промпты: brown nike shoe pixel art 8-bit Nike air force shoe pixel art 8-bit Nike shoe pixel art 8-bit
Ссылка на модель: https://www.midjourney.com