Исходный размер 832x1248

Анализ данных NHL (1918 — 2022)

PROTECT STATUS: not protected

Концепция

Я взял за основу датасет NHL Stanley Cup Playoffs (1918 — 2022). Он был взят с сайта kaggle.com

Мне было интересно посмотреть на более чем 100-летнюю историю одной из ведущих хоккейных лиг мира

Типы диаграмм:

  1. Столбчатая
  2. Линейный график
  3. Диаграмма рассеяния
  4. Тепловая карта

Этапы работы:

Код был написан с использованием Deepseek: https://chat.deepseek.com

Запрос в Deepseek: С помощью Pandas проведи анализ данных и визуализацию

Мне нужно сделать визуализацию данных при помощи вот этого датасета при помощи библиотеки pandas в python в googlecollab. Я хочу узнать какие можно вычленить из него интереснеы взаимосвязи которые можно было бы вычленить в графики минимум 6

Используй только те данные которые есть в датасете это важно

Так же сделай для графиков единую палитру из 4 цветов.

Оформи весь код блочно по типу: 1 график — 1 блок кода. Можешь делать импорты для каждого блока кода

Описание применения генеративной модели

Использованные нейросети: Deepseek: https://chat.deepseek.com Leonardo ai: https://app.leonardo.ai

Весь код был написан с помощью Deepseek Я загрузил датасет в и попросил разобрать его на данные которые можно разобрать

Также я попросил Deepseek сгенерировать промт для генерации обложки в leonardo.ai

Промт для генерации промта: Сгенерируй промт для генерации обложки в leonardo ai для этого анилиза. На нём должен быль локо nhl и хокеист который будет подходить по цветовой палитре

Промт для генерации изображения: Ultimate NHL hockey data analysis cover, cinematic, dynamic, professional sports analytics style. A fierce hockey player in motion, mid-action shot, wearing a blue-toned NHL jersey (color palette:

64B5F6,

42A5F5,

1E88E5,

1565C0). The player is surrounded by floating hockey data visualizations, bar charts and graphs showing playoff statistics, Stanley Cup trophies holograms. NHL official logo prominently displayed in top corner. Background features abstract hockey rink with glowing blue lines and data stream effects. Color scheme strictly follows the blue palette with gradient transitions. Professional lighting, sharp focus, 8K resolution, dramatic atmosphere of sports analytics. Style: modern sports illustration mixed with data visualization elements.

Промт для кода: С помощью Pandas провести анализ данных и визуализацию

Мне нужно сделать визуализацию данных при помощи вот этого датасета при помощи библиотеки pandas в python в googlecollab. Я хочу узнать какие можно вычленить из него интереснеы взаимосвязи которые можно было бы вычленить в графики минимум 6

Используй только те данные которые есть в датасете это важно

Так же сделай для графиков единую палитру из 4 цветов.

Оформи весь код блочно по типу: 1 график — 1 блок кода. Можешь делать импорты для каждого блока кода Промт для корректировки кода: У меня в коде уже есть вот такой блок для импорта дата сета. Я хочу что бы ты переделал блоки кода под это и сделал так что бы графики использовали палитру созданную тобой

post

Используемые библиотеки

pandas — для работы с табличными данными matplotlib.pyplot — для построения графиков и визуализации seaborn — для улучшенной визуализации данных os — для работы с операционной системой и путями к файлам pathlib — для кросс-платформенной работы с путями к файлам

Я выбрал палитру состоящую из 1 цвета и 4-ёх его оттенков для того что бы дизайн смотрелся минималистично и не перегружался.

А также для из-за того что синий цвет ассоциируется со зимней погодой

Исходный размер 1416x381

Изучающий график

Исходный размер 1589x1489

Обучающий график

Исходный размер 734x769
Исходный размер 1389x790

Топ-20 команд по попаданию в плей-офф

Исходный размер 710x244
Исходный размер 1384x790

Процент побед в зависимости от финального ранга

Исходный размер 705x222
Исходный размер 1189x690

Зависимость между забитыми и пропущенными голами

Исходный размер 707x289
Исходный размер 989x790

Корреляция между показателями

Исходный размер 766x354
Исходный размер 863x790
Исходный размер 790x371

Распределение количества игр в плей-офф

Исходный размер 1189x690

Топ-10 команд по общему количеству побед в плей-офф

Исходный размер 662x247
Исходный размер 1389x790

Вывод

После анализа 104-ёх летней истории NHL и её данных можно проследить ключевые закономерности: историческое доминирование «Оригинальной шестерки» создает непреодолимое преимущество, где Montreal Canadiens выиграл 24 чемпионства при 87 случаях участия в плей-офф. Успех определяется разницей голов (корреляция с победами 0.85), требующей сбалансированной игры. Чемпионы доминируют, выигрывая 75% матчей против 50% у остальных.

Анализ данных NHL (1918 — 2022)
Проект создан 17.01.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше