ВВОДНАЯ ЧАСТЬ
Статистика данных:
Я взял такую статистику данных, как "Количество ютуберов, стран, подписок и просмотров на этапе конца 2023 года".
Для выбора этой базы данных я использовал сайт Kaggle, где по запросу "Global YouTube Statistics 2023" вывелась статистика ютуберов и их подписок за 2023 год.
Ценность:
Эти данные представляют для меня огромную ценность, так как 70% своего свободного времени я провожу именно в приложении Youtube. Я не только смотрю игровые видеоролики, но и занимаюсь жизнедеятельностью своего канала. По этой причине мне стало очень интересно собрать данные всех популярных каналов воедино и написать о них.
Виды используемых диаграмм:
В своём проекте я буду использовать такие виды диаграмм как:
- Линейные диаграммы
- Гистограммы
- Столбчатые диаграммы
- Круговые диаграммы
МОИ ЭТАПЫ РАБОТЫ
- Обработка данных:
Чтобы получить структурированные данные таблицы и с их помощью создавать диаграммы я использовал библиотеку Pandas на языке Python. Скачав и использовав программу Anaconda в среде Spider я вывел данные таблицы и создал несколько диаграмм, которые будут описаны ниже.
Так как оригинальная версия таблицы имеет 28 колонок, то я выбрал 5 наиболее значимых по моему мнению.
Код в среде Spider для структурирования таблицы.
Так как сперва мои данные не хотели читаться из-за неверной кодировки файла, мне пришлось написать ещё код, который читал кодировку моего файла. Строчка 3 в изображении выше.
Код в среде Spyder для выявления кодировки файла.
1.1. Обработка данных в диаграммах:
Я работал в приложении "Google Colab", так как в среде Spyder у меня не получилось создать диаграмму.
Все итоговые диаграммы прикреплены в самом конце проекта. Написанный код и база данных, ведущая на гугл диск, будут также прикреплены в самом конце проекта.
Диаграмма № 1
Первую диаграмму, которую я решил использовать стала "Столбчатая диаграмма". Цель её создания - узнать количество каналов с тремя вариациями по числу подписчиков на момент 2023 года.
Объясню, как устроен мой код, разбив его на 3 части:
- Чтение файла с ПК
- Определение категорий
- Построение графика
Так как файл был на моём рабочем столе я скопировал из среды Spyder исходный код открытия таблицы и в приложении Colab настроил на чтения файла с моего рабочего стола.
Чтение файла в Colab.
Так как мне стало интересно, я решил использовать такие данные, как:
- Количество ютуберов, у которых больше 100 млн подписчиков;
- Количество ютуберов, у которых больше 50 млн подписчиков;
- Количество ютуберов, у которых больше 10 млн подписчиков. Эти данные мне будут нужны для создания следующих диаграмм, а также для понимания разницы между количеством ютуберов.
Определение категорий.
После определения категорий я начал создавать столбчатую диаграмму, так как она очень хорошо может показать такую статистику.
Построение графика в Colab.
Диаграмма № 2
Вторая диаграмма является круговой. Она показывает распределение количество каналов по странам в процентах за 2023 год.
Так как в оригинальной таблице свыше 30 различных стран, я решил выбрать наиболее популярные страны в последнее время. В этот список попали такие страны, как: США, Россия, Индия, Бразилия, Южная Корея.
Объясню, как устроен мой код, разбив его на 2 части:
- Список стран и количество каналов
- Создание круговой диаграммы
Выбор пяти стран для анализа базы данных.
Я выбрал именно эти пять стран, так как за последние несколько лет они на слуху у многих пользователей приложения Youtube.
