у тебя один покебол и слишком много вариантов.
этот проект превращает покедекс в систему выбора: не по принципу «кто красивее» или «кто выглядит сильнее», а через данные — типы, поколения, атаку, скорость и базовые характеристики.
инфографика помогает быстро понять, какие покемоны чаще встречаются, какие поколения доминируют в датасете и кто выделяется по боевым параметрам.
[данные и источник]
для исследования я использовала датасет о покемонах с kaggle.
в нём есть данные о поколении, типе и базовых характеристиках покемонов: hp, attack, defense, sp. attack, sp. defense и speed.
источник данных: kaggle — complete pokemon dataset
[процесс работы]
поиск датасета я выбрала таблицу с данными о покемонах на kaggle, потому что в ней есть нужные параметры: типы, поколения и боевые характеристики.
анализ таблицы я посмотрела, какие столбцы можно использовать для сравнения, и выбрала параметры, которые лучше всего раскрывают тему выбора покемона.
построение графиков графики были построены в python с использованием pandas и matplotlib. данные группировались по типам, поколениям и значениям характеристик.
стилизация графиков для всех графиков была создана единая визуальная система: синий фон, толстая чёрная обводка, белые подписи, пастельные цвета и пунктирная сетка.
сборка постера готовые графики были объединены в вертикальный постер а2. композиция построена как интерфейс покедекса: сверху — идея проекта, в центре — основные графики, снизу — легенда типов.
создание мокапов после финальной сборки постер был размещён на мокапах, чтобы показать его как реальный носитель, а не просто изображение на экране.
Какие графики вошли в проект?
- распределение по типам
показывает, какие типы покемонов встречаются чаще всего.
- доля поколений
показывает, из каких поколений состоит датасет.
- характеристики по поколениям
сравнивает разброс базовых параметров внутри каждого поколения.
- атака и скорость
помогает понять, есть ли связь между двумя боевыми характеристиками.
- топ-10 по атаке
показывает покемонов с самым высоким показателем атаки.
Итоговая работа
[использованные инструменты] kaggle — поиск и скачивание датасета. python — обработка данных. pandas — группировка, сортировка и подсчёт значений. matplotlib — построение графиков. chatgpt — помощь со структурой исследования, формулировками и промтами для стилизации графиков. gemini — генерация новой обложки. figma / photoshop — сборка постера, работа с композицией и подготовка мокапов.
