Для анализа был выбран датасет World Religion Projections (2010–2050), опубликованный на платформе Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/utkarshx27/world-religion-projections
Эти данные содержат прогнозы численности последователей разных религий — по регионам и по миру, с 2010 по 2050 год.
Источник данных — демографические исследования и прогнозы (рождаемость, смертность, миграция, возрастная структура населения).
Мне стало интересно, как будет выглядеть мир через 25 лет — станет ли больше атеистов или буддистов, христиан или мусульман.
В проекте были использованы пять типов графиков, чтобы представить данные наиболее наглядным образом:
Slope chart — для сравнения численности религиозных групп в 2010 и 2050 годах, чтобы явно показать глобальные изменения и выделить те тренды, на которые хочется обратить внимание.
Горизонтальная столбчатая диаграмма (горизонтальная гистограмма) — для сравнения средних темпов роста — скорости прироста последовательностей той или иной религии. Она наглядно показывает разницу скоростей роста — кто-то растет быстро, а кто-то вообще не растет.
Stacked area chart (накопленная диаграмма) — для анализа изменения соотношения количества последователей разных религий. Показывает не абсолютный рост, в отличие от слоупчарта, а относительные изменения.
Тепловая карта (heatmap) — удобна, чтобы показать изменения в разных регионах (и обратить внимание на самые яркие изменения).
Точечные диаграммы Кливленда — более «дизайнерский», легких вариант графиков. Я использую его вместо горизонтальных гистограмм и stacked area chart в финальном варианте графиков
Как я делала проект:
- скачала данные
- обработала их помощью pandas
- построила графики через matplotlib и seaborn
- докрутила их так, чтобы они выглядели более красивыми. когда было непонятно, как поправить тот или другой кусок визуально, запрашивала нейросеть или искала в Google, что дописать.
Это — первый вариант графиков.
После этого стало понятно, что так править графики визуально слишком долго.
Я сгенерировала промт, вдохновленный работами Эдварда Тафти (например, https://www.edwardtufte.com/book/the-visual-display-of-quantitative-information/), и затем загружала в GPT5.2 графики, которые получила на предыдущем этапе, с этим промтом.
Обычно после 1 или 2 правок получалось то, что нужно.
Вариант графиков после обработки нейросетью — ниже.
Код и датасет
