Анализ рейтингов и популярности сериалов
В исследовании проводится анализ пользовательских рейтингов и популярности телевизионных сериалов по данным с Kaggle. Основная цель анализа — понять, как аудитория оценивает сериалы и какие факторы могут быть связаны с их успехом. В работе рассматриваются распределение рейтингов, связь между популярностью и пользовательскими оценками, а также различия между жанрами. Отдельное внимание уделяется динамике популярности сериалов во времени и сравнению новых и более ранних релизов. Такой подход позволяет получить общее представление о предпочтениях зрителей и закономерностях успеха сериалов на современных стриминговых платформах.
Сделаем графики для анализа в стиле фильмов/стриминговых платформ (Netflix)
График 1. Распределение пользовательских рейтингов сериалов (гистограмма)
На графике показано, как распределяются рейтинги сериалов. Большинство значений сосредоточено в диапазоне примерно от 7.3 до 8.3, что говорит о достаточно высоких оценках у основной массы сериалов. Крайние значения встречаются редко, поэтому можно сказать, что пользователи в целом оценивают сериалы довольно позитивно, без резких перекосов в сторону низких рейтингов.
График 2. Связь популярности и пользовательского рейтинга (диаграмма рассеяния)
График показывает, как соотносятся популярность сериала и его пользовательский рейтинг. Видно, что высокую популярность могут иметь как сериалы с более высокими, так и с более средними рейтингами. Чёткой прямой зависимости между популярностью и оценкой нет: на удивление популярный сериал не всегда является самым высоко оценённым.
График 3. Средний рейтинг по жанрам (топ-10) (горизонтальная столбчатая диаграмма)
Здесь представлены жанры с самым высоким средним рейтингом. Видно, что лидируют жанры, связанные с анимацией, приключениями и фантастикой, часто в сочетании с семейной или драматической тематикой. Разница между жанрами совсем небольшая — настолько, что сложно выбрать однозначных лидеров.
График 4. Средняя популярность сериалов по годам премьеры (линейный график)
График отражает изменение средней популярности сериалов в зависимости от года их выхода. Можно заметить рост интереса к сериалам в более поздние годы, особенно в период активного развития стриминговых платформ. При этом присутствуют резкие пики и спады, что говорит о влиянии отдельных очень популярных проектов.
График 5. Распределение рейтингов по жанрам (boxplot)
Этот график показывает разброс рейтингов внутри разных жанров. Видно, что медианные значения рейтингов по жанрам близки друг к другу, но у некоторых жанров разброс шире. Это означает, что в одних жанрах встречаются как очень успешные, так и менее удачные сериалы, тогда как другие жанры более стабильны по качеству.
Вывод
Анализ показывает, что большинство сериалов получают достаточно высокие пользовательские оценки. Популярность и рейтинг связаны между собой слабо: успешный по просмотрам сериал не всегда имеет самый высокий рейтинг. Жанры с элементами анимации, фантастики и приключений в среднем оцениваются выше других. Со временем интерес к сериалам растёт, что хорошо заметно по более высоким показателям популярности у новых релизов. При этом внутри каждого жанра сохраняется заметный разброс качества. В целом успех сериала определяется сочетанием жанра, времени выхода и интереса аудитории, а не одним отдельным фактором.
Описание применения генеративной модели
Использовался Deepseek для решения вопросов по работе в Google Colab (как загрузить файл, как нарисовать диаграмму, как сделать стилизованную диаграмму)
