Описание идеи
Кофе — неотъемлемая часть моей жизни. Каждый день я наслаждаюсь этим напитком, пробую новые его виды, экспериментирую и стремлюсь узнать как можно больше о кофе. Мне стало интересно подробнее изучить страны, которые являются производителями кофе, а также понять, сколько кофе потребляется в каждой из них.
Для начала я хочу ознакомиться с информацией по импорту и экспорту кофе в различных странах, чтобы лучше понять глобальную картину его производства и потребления.
Я выбрала открытые данные на сайте kaggle, там же я нашла сайты на которых собирала всю представленную мной информацию.
Обработка данных
В начале работы я загрузила нужные мне библиотеки и другие данные.
После я решила визуализировать данные по импорту кофе, но так как данных слишком много я решила сократить список до 5-ти самых крупных импортеров. При создании круговых диаграмм я использовала оттенки коричневого, так как они больше подходят по теме исследования.Написать код мне помог чат gpt, он помог мне найти наименования оттенков которые мне нужны а так же подсказал как будет лучше построить круговую диаграмму на основе моих требований.
Поскольку меня интересовало сразу несколько лет, я создалa четыре круговые диаграммы, взяв их за пример — по одной на каждый год. Для каждой диаграммы я просто меняла необходимые данные, связанные с указанным годом.
Топ-5 стран по импорту кофе за 2016–2019 года
Далее я решила так же исследовать эспортеров кофе, я так же выбрала метод первой 5-ки самых больших экспортеров для наглядности и в этот раз попробовала комбинированную диаграмму.Единица измерения не указана в карточке данных, но если мы зайдем на веб-сайт, с которого были собраны данные, мы можем с уверенностью сказать, что единица измерения находится в x тысячах мешков, а вес каждого мешка составляет 60 кг.
В этой диаграмме я решила сгруппировать данные за 4 года по странам и годам. Используя эту столбчатую диаграмму, я хотела показать тенденцию снижения и увеличения экспорта кофе за выбранный период.
Я так же хотела посмотреть сколько импортеры потребляют кофе. Для данного типа информации я выбрала линейчатую диаграмму, благодаря этой диаграмме можно лучше увидеть разницу в потреблении кофе 5-тью странами.
Так как ранее я рассматривала потребление кофе только среди импортеров, мне так же было интересно узнать о потреблении кофе именно в домашних условиях и в других странах. Я считаю что данная информация более ярко показывает уровень популярности данного продукта в странах, которые представлены в найденных мной данных.
На самом деле я перепробовала много видов диаграмм для данного материала, даже пыталась создать свою, но как оказалось самым оптимальным вариантом стала именно тепловая диаграмма, ведь на ней можно убрать точные цифры и заменить их на градации цвета, что помогает визуально понимать больше информации.
Описание применения генеративной модели
В своем проекте я использовала искусственный интеллект, такой как ChatGPT. Он помогал мне правильно формировать код для создания визуально привлекательных диаграмм, а также помогал находить необходимые данные, такие как оттенки нужных цветов, шрифты и необходимые библиотеки.
Так же для обложки своего исследования я использовала LeonardoAi
Ссылки на источники и папку с кодом и датасетом
