Исходный размер 2494x3500

Анализ шахматных партий

PROTECT STATUS: not protected

Анализ данных по шахматным партиям Lichess: исследование как разные дебюты влияют на процент выигрышей

Исходный размер 3500x1144

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.

Почему шахматы?

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.

Выбор видов визуализации

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.

Стилизация

Исходный размер 3500x480

#F0D9B5, #B58863, #AAA23A

Так как данные для визуализации основаны на партиях, проходивших на Lichess, я решила остановиться на трех основных цветах в проекте: светлый и темный бежевые оттенки — окраска шахматного поля и зеленый акцент, которым выделяется последний совершенный ход.

Спросив про шрифты, ассоциирующиеся с шахматами, у нейросети Алисы AI, я приняла решение остановиться на Jost’е.

Этапы работы

Подготовка и загрузка 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

Исходный размер 3500x868

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

Исходный размер 3500x1972
Исходный размер 3500x991

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

Исходный размер 3500x427

Анализ данных

1. Столбчатая диаграмма

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).

Исходный размер 1780x1030
Исходный размер 3500x2056

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.

2. Бокс-плот

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.

Исходный размер 1691x890
Исходный размер 3500x2220

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).

3. Диаграмма рассеяния

Диаграмма наглядно покажет связь между глубиной дебюта (число полуходов по теории) и общей продолжительностью партии.

Что на ней видно:

  1. Каждая точка — отдельная партия.
  2. Белая линия — общий тренд: чем глубже дебют, тем дольше партия.
Исходный размер 1392x792
Исходный размер 3500x1900

4. Гистограмма

Исходный размер 1900x1096
Исходный размер 3500x2323

Белые чаще побеждали в:

  1. Scandinavian Defence;
  2. Sicilian Defence и его варианте Bowdler Attack;
  3. особенно уверенно — в Van’t Kruijs Opening.

Чёрные показали лучший результат в Scandinavian Defence: Mieses‑Kotroc Variation (явное преимущество).

Равные шансы были на дебюте Queen’s Pawn Game: Chigorin Variation.

Исходный размер 3500x1144

Общие выводы по всем четырем графикам

  1. Данные подтверждают высокий уровень сбалансированности пар — платформа эффективно сводит игроков сопоставимого уровня, минимизируя изначальный дисбаланс по рейтингу.

  2. Чем выше уровень игрока, тем реже он придерживается «стандартного» репертуара — гроссмейстеры ищут нестандартные пути для преимущества.

  3. Следование дебютной теории (большие значения opening_ply) статистически связано с более длительными партиями. Это значит, что игроки, которые дольше придерживаются «книжных» вариантов, чаще переходят в продолжительную борьбу в миттельшпиле.

  4. Van’t Kruijs Opening — самый выгодный дебют для белых. Mieses‑Kotroc Variation — оптимальный выбор для чёрных. Дебют Chigorin Variation подходит для обеих сторон.

После анализа данных по шахматным партиям я сделала для себя важные выводы. Помимо очевидного — что нужно выбирать противников с близким рейтингом, — я поняла, какие дебюты стоит разучить в первую очередь и какие из них наиболее эффективны для каждой из сторон. Знание длинных дебютных линий позволяет выматывать противника долгой игрой. Однако на моём начальном уровне не стоит пока изворачиваться и пытаться играть необычными способами: нужно начинать с основ, а копилку удачных ходов пополнять постепенно, с опытом.

Использованные инструменты и нейросети

  1. Google Collab — работа с датасетом, создание графиков.
  2. Алиса AI — помощь в создании и корректировке кодов.
  3. Kaggle — поиск данных.
Анализ шахматных партий
Проект создан 17.01.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше