Анализ шахматных партий

Проект представляет собой анализ данных по проведенным шахматным партиям на одном из самых популярных сайтов — Lichess. Датасет был найден на Kaggle. В нем содержится более 20 тысяч игр. Массив данных включает в себя:

1. рейтинг партии
2. ELO белых и черных
3. код дебюта, его название
4. количество ходов
5. полную последовательность ходов
6. исход партии и некоторую другую информацию.

В начале этого учебного года я открыла для себя шахматы — сначала как любитель, затем как исследователь. С течением времени я осваивала базовые принципы, пробовала первые дебюты и старалась внимательно изучать партии профессиональных игроков, таких как Магнус Карлсен и Виши Ананд. Наблюдая за их игрой, я поняла: шахматы — это не просто набор ходов, а целая вселенная стратегий, психологии и красоты мышления.

Чем больше я погружалась в этот мир, тем сильнее возникало желание играть лучше: видеть не только очевидные угрозы, но и скрытые возможности, предугадывать планы соперника, минимизировать ошибки, продумывать все наперед. Каждая партия оказалась похожа на мини‑детектив: здесь важно не упустить ни одной детали, вовремя заметить «улики» — слабые поля, неосторожные размены, тактические ловушки.

Я считаю, что шахматы — это не только игра, но и способ тренировать логику, терпение и креативность. Поэтому, наткнувшись на данные по партиям, я ими заинтересовалась и решила изучить, чтобы еще больше приблизиться к пониманию тонкостей игры.

При анализе было важно, чтобы диаграммы дополняли друг друга и раскрывали разные аспекты данных:

Столбчатая — наглядно сравнивает результаты по дебютам (кто и где чаще выигрывает).

Бокс‑плот — показывает разброс и типичные значения длительности партий, выявляет аномалии.

Диаграмма рассеяния — помогает увидеть связи между переменными (например, рейтинг и успех в дебюте).

Гистограмма — демонстрирует, как распределяются значения одной величины (например, число ходов в партиях).

Вместе они дают целостную картину: от простых сравнений до анализа взаимосвязей и распределений данных.

В начале работы подключаю pandas для обработки таблицы, matplotib.pyplot и seaborn для построения графиков, numpy для математических вычислений и font manager для изменения шрифта. После загружаю файл с данными формата .csv

Вторым шагом задаем стиль для будущих графиков: выбранные ранее цвета и шрифт.

Теперь необходимо проверить файл на пустые ячейки/строки и дубликаты. Удалить лишнее для корректного дальнейшего составления диаграмм.

Создаем график, который покажет распределение партий по величине разницы рейтингов соперников. Двойные столбцы позволяют сравнить, как часто белые или чёрные имеют преимущество в каждом диапазоне различий (от 0–50 до 350–400 пунктов).

Диаграмма показывает, что в подавляющем большинстве партий разница рейтингов соперников не превышает ±100 пунктов.

Это значит, что:

1. Партии подбираются максимально сбалансированно: игроки практически равны по силе.
2. Отсутствуют систематические перекосы, когда белые или чёрные стабильно играют против заметно более слабых/сильных соперников.
3. Диапазон ±100 — это «зона равенства»: на практике такая разница не даёт ощутимого преимущества ни одной из сторон.

Следующая диаграмма бокс-плот (диаграмма размаха) показывает, как распределяются рейтинги белых игроков по разным дебютам в шахматах.

На графике можно посмотреть:

Каждый «ящик» — это один дебют (топ‑10 самых популярных + категория «Прочие» для всех остальных).

Положение ящика по вертикали отражает силу игроков: чем выше, тем сильнее в среднем играют белые.

Высота ящика показывает разброс рейтингов: высокий ящик = играют и новички, и мастера; низкий = уровень игроков примерно одинаковый.

Красные точки — отдельные партии, где рейтинг сильно отличается от типичного для этого дебюта.

Благодаря бокс-плоту можно быстро сравнить, в каких дебютах играют более сильные шахматисты, а какие чаще выбирают новички.

Анализ показывает:

Топ‑10 дебютов чаще используют игроки с рейтингом 1500–2000 — это их «базовый набор».

Гроссмейстеры (2500+) предпочитают либо редкие дебюты (категория «Прочие»), либо нетипичные варианты популярных (например, Scotch Game и Scandinavian Defense: Mieses‑Kotroc Variation).