В проекте используется открытый датасет 100 Most Watched Anime in the World с платформы Kaggle для анализа самых популярных аниме. В нём содержится информация о названиях аниме, годах выхода, жанрах, студиях, бюджете и пользовательских рейтингах.

Я выбрала именно этот датасет, потому что давно смотрю аниме, и мне было интересно проанализировать данные по теме, которая мне действительно нравится. Хотелось узнать, какие аниме считаются самыми популярными, в какие годы выходило больше всего успешных проектов, а также посмотреть, есть ли связь между бюджетом и рейтингом. Такая статистика помогает лучше понять, как развивается индустрия аниме и что больше всего ценят зрители.

Столбчатая диаграмма

была использована для отображения среднего рейтинга по студиям. Такой тип графика позволяет наглядно сравнить средние значения рейтингов и определить студии, выпускающие наиболее высоко оценённые аниме.

Древовидная диаграмма

был выбран для визуализации топ-10 аниме по рейтингу. Размер каждого блока соответствует значению рейтинга, что позволяет быстро сравнить аниме между собой и увидеть их относительное положение внутри рейтинга.

Гистограмма

применялась для анализа распределения годов выхода популярных аниме. С её помощью можно определить, в какие периоды выходило наибольшее количество популярных проектов и выявить пики активности в индустрии аниме.

Коробчатая диаграмма

был применён для анализа рейтингов аниме в зависимости от бюджета. Этот график позволяет сравнить распределение рейтингов между бюджетными группами, а также выявить разброс значений и возможные выбросы.

Круговая диаграмма

была использована для отображения топ-10 самых популярных жанров аниме. Она показывает долю каждого жанра в общей структуре популярных аниме и позволяет наглядно сравнить их относительную популярность.

В качестве основного шрифта был выбран Dimica-Light. Этот шрифт выглядит современно, минималистично и хорошо читается, что особенно важно для графиков и подписей. Его нейтральный стиль не отвлекает от данных и позволяет сосредоточиться на информации.

Статистические методы

В работе использовались основные методы описательной статистики. Для анализа структуры данных применялся подсчёт частот. Средние значения использовались для сравнения рейтингов. Также применялась сортировка данных и отбор топ-значений для выделения аниме с наивысшими рейтингами, а для анализа распределений и разброса данных использовались гистограммы и boxplot.

Можно увидеть, что лидером по среднему рейтингу является студия Bones — её проекты стабильно оцениваются выше остальных. Чуть ниже располагаются Madhouse и MAPPA, которые тоже известны качественной анимацией и популярными тайтлами.

Разница между студиями не очень большая, но заметно, что у первых нескольких студий рейтинги держатся на уровне выше 8,5, тогда как у студий в конце списка средние оценки немного ниже. Это говорит о том, что известные студии чаще выпускают аниме с высокими оценками, но при этом даже у менее рейтинговых студий средний уровень остаётся достаточно высоким.

Можно увидеть, что несколько тайтлов находятся практически на одном уровне — разница между их рейтингами минимальна. Это говорит о том, что в десятке лидеров собраны аниме с очень близким и стабильно высоким уровнем оценок, без резких различий между ними.

По гистограмме видно, что наибольшее количество популярных тайтлов приходится на период с конца 1990-х до 2010-х годов. В эти годы индустрия активно развивалась, и именно тогда вышло много аниме, которые до сих пор остаются популярными. При этом заметно, что популярные аниме продолжают регулярно выходить и в более поздние годы, что говорит о стабильном интересе аудитории и постоянном развитии индустрии.

Можно заметить, что аниме с высоким бюджетом в среднем получают более высокие оценки — их рейтинг выше, чем у остальных групп. При этом у таких проектов разброс рейтингов тоже достаточно большой: среди них встречаются как очень высоко оценённые, так и более средние по оценкам работы.

Аниме с низким и средним бюджетом в целом имеют более низкие значения рейтинга, но при этом иногда тоже достигают высоких оценок. Это говорит о том, что большой бюджет чаще помогает получить высокий рейтинг, но сам по себе не гарантирует успех, так как качество и восприятие зрителями зависят и от других факторов.

Видно, что наибольшую долю занимают жанры Mystery, Supernatural и Thriller — именно они чаще всего появляются в списке популярных аниме. Немного уступают им Fantasy и Action, которые также занимают значительную часть.

При этом остальные жанры распределены достаточно равномерно и не сильно отстают друг от друга. Это говорит о том, что у популярного аниме нет одного доминирующего жанра, а интерес аудитории распределён между разными направлениями.

В ходе анализа стало видно, что популярные аниме в целом имеют высокие рейтинги, а разница между лидерами не слишком большая. Известные студии чаще выпускают хорошо оценённые проекты, но и у менее популярных студий встречаются качественные аниме.

Анализ годов выхода показал, что больше всего популярных аниме вышло с конца 1990-х до 2010-х годов, при этом интерес к аниме сохраняется и в последние годы. Связь между бюджетом и рейтингом есть, но высокий бюджет сам по себе не гарантирует высокий рейтинг.

Также видно, что популярные аниме относятся к разным жанрам — нет одного доминирующего направления.

В целом результаты анализа показывают, что успех аниме формируется сочетанием нескольких факторов — качества производства, студии, жанра и времени выхода, а не только одного отдельного параметра.

В процессе работы над проектом генеративные модели использовались как вспомогательный инструмент для упрощения и ускорения аналитической и визуальной части.

ChatGPT помогал в структурировании и оформлении графиков, чтобы визуализации выглядели более аккуратно и наглядно, а также в ситуациях, когда возникали затруднения при работе с Python.

Датасет:

https://www.kaggle.com/datasets/samikshadalvi/100-most-watched-anime-in-the-world

Источники изображений:

https://i.pinimg.com/1200x/cf/9c/32/cf9c32dbeb96680ad7622824d4bba49a.jpg (дата обращения: 21.12.2025)

https://kinoreporter.ru/wp-content/uploads/2025/10/0-1024x576.jpg (дата обращения: 21.12.2025)