Хроника битв Вестероса

«Игра престолов» — один из самых масштабных сериалов в современной поп-культуре. Его мир построен как полноценная вселенная со своей историей, географией, политикой и военными конфликтами.

У меня есть личная традиция пересматривать сериал на новогодних каникулах, поэтому эта история хорошо мне знакома. Благодаря этому я решила использовать именно этот материал для анализа данных и попробовать взглянуть на знакомый мир как на систему событий, которую можно изучать с помощью инструментов анализа данных.

Вселенная «Игры престолов» содержит большое количество взаимосвязанных событий: битвы, регионы, временные периоды, победы и поражения сторон.

Это делает её удобным и наглядным примером для анализа: данные можно рассматривать как хронику альтернативной истории, где каждый конфликт — зафиксированное событие, поддающееся сравнению и визуализации.

В рамках данного проекта этот масштаб позволяет не просто построить отдельные графики, а показать целостную картину происходящих процессов.

Для анализа был использован открытый датасет Game of Thrones с платформы Kaggle. В работе использован файл battles.csv, содержащий информацию о сражениях: год, регион, место, участвующие стороны, исход битвы и размеры армий (частично).

Формат табличных данных позволяет применять стандартные инструменты анализа и визуализации в Python.

В рамках проекта были сформулированы несколько вопросов:

— Как менялась интенсивность военных конфликтов с течением времени? — В каких регионах происходило наибольшее количество битв? — Как распределяются победы и поражения атакующих сторон по регионам? — Связана ли численность армии с вероятностью победы?

Эти вопросы задают структуру всей дальнейшей визуализации.

Для проекта были отобраны разные типы графиков, так как каждый из них отвечает за отдельный аспект анализа и помогает последовательно раскрыть масштаб и структуру событий во вселенной «Игры престолов».

Линейный график используется для отображения изменений во времени и позволяет увидеть, как менялась интенсивность военных конфликтов по годам.

Столбчатая диаграмма помогает сравнить регионы между собой и выявить территории с наибольшей концентрацией сражений.

Составной столбчатый график показывает не только общее количество битв, но и соотношение побед и поражений атакующей стороны внутри каждого региона.

Scatter-график используется для анализа взаимосвязи между численностью армий и исходом битвы, позволяя оценить влияние количественного превосходства на результат.

В совокупности эти визуализации формируют целостную картину происходящих процессов и позволяют рассматривать данные как систему взаимосвязанных событий, а не как набор отдельных показателей.

Работа над проектом была выстроена как последовательный процесс: от выбора и подготовки данных до анализа, визуализации и создания единого визуального нарратива.

Каждый этап был необходим для того, чтобы перейти от исходного массива информации к осмысленной системе графиков, объясняющих происходящие события во вселенной «Игры престолов». Особое внимание уделялось не только технической стороне анализа, но и тому, как данные могут быть представлены в визуально целостном и понятном формате.

Ниже представлены ключевые этапы работы с примерами кода и визуальных решений, использованных в проекте.

На этапе подготовки данных были выполнены следующие шаги:

— загрузка данных в Google Colab — первичный осмотр структуры таблицы и типов данных — приведение года и размеров армий к числовому формату — заполнение пропусков в категориальных полях — создание дополнительного признака, отражающего победу или поражение атакующей стороны

Эти шаги необходимы для корректной работы статистических методов и построения графиков.

Данные были загружены и проанализированы в среде Google Colab с использованием библиотеки Pandas.

После загрузки данных был проведён первичный осмотр таблицы: изучены названия столбцов, типы данных и наличие пропусков.

Этот этап необходим для понимания того, какие данные можно использовать напрямую, а какие требуют дополнительной обработки.

На этапе «очистки и подготовки» данные были приведены к формату, удобному для анализа:

— год битвы преобразован в числовой формат — пропуски в категориальных признаках заменены на [Unknown] — исход битвы закодирован численно — размеры армий приведены к числовым значениям

Это позволило избежать ошибок при построении графиков и применении статистических методов.

После очистки данных были сформированы агрегированные таблицы, необходимые для визуализации:

— количество битв по годам — распределение битв по регионам — сводная таблица побед и поражений

Использовались базовые инструменты Pandas: [groupby], [value_counts], [pivot_table].