Устойчивая мода: анализ трендов и практик
Описание проекта
Растущий интерес к теме экологической устойчивости в индустрии моды обосновывает выбор данного набора данных для анализа. Актуальность темы обусловлена растущим потребительским спросом на ответственное производство, глобальными инициативами в области устойчивого развития и необходимостью для брендов трансформировать свои цепочки создания стоимости. Анализ позволяет выявить ключевые тренды, оценить эффективность различных эко-практик и смоделировать их потенциальное влияние на окружающую среду и экономику сектора.
Являясь человеком, глубоко озабоченным будущим нашей планеты и этичностью индустрии, я глубоко погрузилась в исследование данных по этой теме. В качестве анализируемого материала я выбрала два набора данных (The True Cost of Fast Fashion Impact и Sustainable Fashion: Eco-Friendly Trends) с платформы Kaggle, которые, как мне кажется, отражают две стороны одной медали — проблему и её возможное решение.
В ходе анализа этих датасетов я посчитала подходящими следующие виды графиков:
Столбчатая диаграмма Круговая диаграмма Пузырьковая диаграмма Картограмма
Визуальное оформление и дизайн графиков я рассматриваю как ключевую часть нарратива исследования. Чтобы эстетика визуализаций напрямую отражала основную идею проекта — баланс между осознанием проблемы и поиском решений — я буду использовать натуральную, экологичную палитру цветов. А также был выбран шрифт Arial. Выбранная гамма: Спокойные, жизнеутверждающие цвета природы — оливковый цвет 737A49, цвет морской волны A4D97D, коричневый земляной 8F664A, оттенок небеленого льна FAF0E6. Палитра собрана в Figma.
Перед тем, как перейти к созданию графиков и отбору информации, был отправлен запрос в Deepseek, чтобы он предложил темы для визуализации моих данных.
Запрос в Deepseek: What types of charts should I use on the topic of Sustainable fashion and fast fashion impact?
График № 1
Экологическое воздействие по типам материалов
Данная гистограмма с накоплением визуализирует общее воздействие различных материалов по трём ключевым экологическим параметрам: углеродный след, расход воды и образование отходов. Лидеры по совокупному воздействию: Переработанный полиэстер и крапива демонстрируют самые высокие суммарные столбцы, что указывает на их наибольшую общую нагрузку на окружающую среду среди представленных материалов. Материал Тенсел имеет самый низкий столбец, подтверждая свой статус как одного из наиболее устойчивых материалов с минимальным совокупным воздействием. Для большинства материалов расход воды (средний сегмент столбца) составляет значительную, а часто и преобладающую долю их общего экологического «следа». Это особенно заметно в случае переработанного полиэстера. рафик наглядно иллюстрирует, что приставка «переработанный» не всегда автоматически означает низкое общее воздействие. Переработанный полиэстер показывает результаты, сопоставимые или даже превышающие некоторые натуральные материалы (например, крапиву), что подчеркивает необходимость комплексной оценки всего жизненного цикла продукта.
Код для построения столбчатой диаграммы с накоплением.
Столбцы разделены по брендам с накоплением вкладов, цвета кодируют бренды, сумма показывает общее воздействие. Статистические методы, используемые при создании столбчатой диаграммы: — Группировка и суммирование по категориям — Накопление для показа вклада частей в целое — Сравнительный анализ категорий по высоте столбцов
График № 2
Общий доход vs Общее экологическое воздействие брендов
На этой пузырьковой диаграмме представлено сравнение различных брендов одежды по двум параметрам: общий доход бренда (в млн USD) и общее экологическое воздействие (в кг). Размер пузырьков, вероятно, отражает дополнительный параметр, например, масштаб или значимость бренда. Каждый пузырек представляет отдельный бренд. На диаграмме отмечены следующие бренды: H& M, Zara, Forever 21, Uniqlo, Shein Диаграмма наглядно демонстрирует, что не всегда высокий доход бренда коррелирует с его экологическим воздействием. Например, Shein имеет низкий доход, но значительное экологическое воздействие, в то время как H& M, с самым высоким доходом, также имеет самое высокое экологическое воздействие.
Код для создания пузырьковой диаграммы.
Точки с размером пузыря = выбросам CO2, X/Y = другие метрики (цена/объем), цвет = бренд. Статистические методы, используемые при создании пузырьковой диаграммы: — Корреляционный анализ — Многомерная визуализация — Пузырьковый размер пропорционален квадрату значения
График № 3
Доля СО2 выбросов по брендам
Данная круговая диаграмма наглядно демонстрирует распределение суммарной ответственности за углеродные выбросы среди ведущих брендов массового рынка, выраженное в долях от общего объёма. Несмотря на то, что Shein демонстрирует наименьшую долю в этой группе (18.1%), она всё равно сопоставима с показателями остальных. Это указывает на то, что ультрабыстрая модная платформа, даже с учётом возможной разницы в абсолютных объёмах производства, уже вносит существенный и соизмеримый вклад в общую проблему. Круговая диаграмма не показывает радикального разрыва между участниками. Все сегменты визуально близки по размеру, что подчёркивает системный характер проблемы: экологическое воздействие является не исключительной чертой одного «главного загрязнителя», а фундаментальной характеристикой всей бизнес-модели массового рынка в её текущем виде.
Код для круговой диаграммы
Сектора с процентами, выносом, тенями; цвета брендов + заголовок с метрикой. Статистические методы, используемые при создании круговой диаграммы: — Долевое распределение (каждый сектор = значение/сумма × 360°) — Процентная нормализация и сортировка по возрастанию — Пропорциональное кодирование категорий углом и цветом
График № 4
Риск устойчивости модных брендов по странам
Данная картограмма визуализирует уровень риска, связанного с устойчивыми практиками в модной индустрии, для различных стран.
Цветовая шкала (A → D): Уровень риска, где A — низкий риск, а D — высокий риск. Интенсивность цвета: Показывает степень риска в рамках категории.
Концентрация стран с высоким и очень высоким риском наблюдается в Южной и Юго-Восточной Азии. Это основные регионы производства массовой одежды, где сосредоточено большое количество фабрик. Страны с умеренным риском часто расположены в Восточной Европе, Северной Африке, частично в Южной Америке и Китае. Западная Европа, Северная Америка, Австралия и Япония, как правило, демонстрируют низкий риск. Эти страны чаще выступают в роли штаб-квартир брендов, центров дизайна и потребления, а не массового производства.
Запрос в Deepseek: Which library should I use to create a cartogram?
Код для картограммы с использованием Plotly.express и Plotly.io.
Географическая карта с цветовой градацией по регионам, размер/цвет пропорционален выбросам CO2 брендов. Статистические методы, используемые при создании картограммы: — Пространственная агрегация (сумма по гео-координатам) — Хороплетная визуализация с цветовой шкалой — Нормализация по площади для корректного сравнения
Заключение
Проведённый анализ на основе четырёх типов диаграмм комплексно раскрывает структуру экологических рисков в индустрии моды, формируя целостную картину проблемы при помощи импользования различных видов графиков и сравнений. Столбчатая диаграмма подтверждает, что экологический след закладывается на самом раннем этапе — выборе материала. Пузырьковая диаграмма раскрывает экономические взаимосвязи: выявлена положительная корреляция между объёмом производства и абсолютными выбросами, в то время как высокая цена не гарантирует низкого воздействия. Круговая диаграммы показывают, что выбросы концентрируются у ограниченного круга глобальных игроков (H& M, Zara, Shein, Uniqlo), несущих системную ответственность. А картограмма имеет чёткую географическую иерархию. Наибольший экологический и социальный риск переносятся в регионы массового производства — Южную и Юго-Восточную Азию, в то время как страны-потребители (Западная Европа, Северная Америка) демонстрируют низкий профиль риска.
Эти знания прямо влияют на наш выбор. Проверить состав на этикетке, предпочесть локального производителя масс-маркету, купить одну качественную вещь вместо нескольких дешёвых — всё это перестаёт быть просто советом, а становится осмысленным действием, основанным на фактах. Данные и графики помогают нам превратить желание помочь планете в понятные и эффективные шаги каждый раз, когда мы делаем покупку.
Описание применения генеративной модели
Deepseek — экраны 6 и 23
