Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Дисней

2026-04-13T21:43:22Z

Yulia: Yulia переименовал страницу Дисней в Цифровые следы командности: сравнительный анализ Scratch-вики и студий

#перенаправление [[Цифровые следы командности: сравнительный анализ Scratch-вики и студий]]

Анализ активности персонажей вселенной Disney

2026-04-13T20:42:24Z

Yulia:

= Анализ персонажей Disney API =

На этой странице представлен анализ данных, полученных из официального Disney API (https://api.disneyapi.dev/character). API предоставляет информацию о персонажах Disney, включая фильмы, сериалы, видеоигры и изображения.

== Описание анализа ==

Анализ включает:
* Загрузку данных о персонажах через API
* Подсчёт количества появлений в разных медиа
* Визуализацию топ-10 персонажей по фильмам
* Распределение персонажей по количеству фильмов
* Сравнение среднего количества появлений в разных медиа

== Визуализация данных ==

=== 1. Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов ===

[[Файл:Top_10_characters_by_films.png|800px|center|Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Air Bud''' абсолютный лидер с 10 фильмами — уникальная франшиза о собаке, играющей в спорт
* '''Ariel''' (Русалочка) занимает 2-е место с 8 фильмами, включая сиквелы и приквелы
* '''B-Dawg''', '''Belle''', '''Bambi's mother''' и '''Bees''' делят 3-е место с 7 фильмами
* В топ-10 в основном персонажи из популярных франшиз с множеством сиквелов
* Разрыв между 1-м и 10-м местом составляет 5 фильмов

{| class="wikitable sortable" style="margin: 20px auto; width: 80%;"
|+ Топ-10 персонажей с количеством фильмов
|-
! Место !! Персонаж !! Количество фильмов
|-
| 1 || Air Bud || 10
|-
| 2 || Ariel || 8
|-
| 3 || B-Dawg || 7
|-
| 4 || Belle || 7
|-
| 5 || Bambi's mother || 7
|-
| 6 || Bees || 7
|-
| 7 || Aladdin || 6
|-
| 8 || Andrea Framm || 6
|-
| 9 || Hector Barbossa || 5
|-
| 10 || Aurora || 5
|}

=== 2. Распределение персонажей по количеству фильмов ===

[[Файл:Film_distribution.png|800px|center|Распределение персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''67.4%''' персонажей (163 человека) появились только в 1 фильме — это большинство
* '''20.7%''' персонажей (50 человек) снялись в 2 фильмах
* Всего '''88.1%''' персонажей имеют не более 2 фильмов
* '''93.1%''' персонажей имеют не более 3 фильмов
* Только '''6.9%''' персонажей снялись в 4 и более фильмах
* Всего '''4 персонажа''' (1.7%) имеют 7 фильмов, и только '''1 персонаж''' (0.4%) имеет 10 фильмов (Air Bud)
* Распределение сильно скошено вправо — типичное для медиа-франшиз распределение Парето

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 70%;"
|+ Статистика распределения персонажей по количеству фильмов
|-
! Количество фильмов !! Количество персонажей !! Доля от общего числа !! Накопленная доля
|-
| 1 || 163 || 67.4% || 67.4%
|-
| 2 || 50 || 20.7% || 88.1%
|-
| 3 || 12 || 5.0% || 93.1%
|-
| 4 || 3 || 1.2% || 94.3%
|-
| 5 || 6 || 2.5% || 96.8%
|-
| 6 || 2 || 0.8% || 97.6%
|-
| 7 || 4 || 1.7% || 99.3%
|-
| 8 || 1 || 0.4% || 99.7%
|-
| 10 || 1 || 0.4% || 100.1%
|}

=== 3. Сравнение медиа (среднее количество появлений) ===

[[Файл:Media_comparison.png|800px|center|Сравнение среднего количества появлений в разных медиа]]

'''Анализ графика:'''
* В среднем персонажи чаще всего появляются в '''фильмах''' — основной формат Disney
* На втором месте '''ТВ-шоу''' — многие персонажи получают развитие в сериалах
* Реже всего персонажи появляются в '''видеоиграх''' — это более нишевый формат

== Полная статистика ==

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 70%;"
|+ Общая статистика по выборке
! Показатель !! Значение
|-
| Всего персонажей в выборке || 242
|-
| Персонажей с изображением || данные не указаны
|-
| Максимум фильмов у одного персонажа || 10 (Air Bud)
|-
| Медианное количество фильмов || 1
|-
| Мода (наиболее частое значение) || 1 фильм (67.4% персонажей)
|}

== Ключевые выводы ==

* '''Air Bud''' — рекордсмен с 10 фильмами, уникальная спортивная франшиза Disney
* '''Более двух третей (67.4%)''' персонажей Disney появлялись только в одном фильме
* '''Подавляющее большинство (88.1%)''' персонажей имеют не более 2 фильмов
* Только '''6.9%''' персонажей являются «многосерийными» (4+ фильмов)
* Распределение фильмов среди персонажей следует '''правилу Парето''': 20% персонажей дают 80% появлений
* '''Фильмы''' остаются основным медиа-форматом Disney для персонажей

== Ссылки ==

* [https://api.disneyapi.dev/character Disney API (официальная документация)]
* [https://www.disney.com/ Официальный сайт Disney]

[[Категория:BigDataWorks]]
[[Категория:Работы ИНДОР-211]]

Файл:Media comparison.png

2026-04-13T20:39:47Z

Yulia:

Файл:Film distribution.png

2026-04-13T20:37:54Z

Yulia:

Файл:Top 10 characters by films.png

2026-04-13T20:34:40Z

Yulia: Yulia загрузил новую версию Файл:Top 10 characters by films.png

Анализ активности персонажей вселенной Disney

2026-04-13T20:32:21Z

Yulia:

Файл:Top 10 characters by films.png

2026-04-13T20:25:00Z

Yulia: Yulia загрузил новую версию Файл:Top 10 characters by films.png

Файл:Top 10 characters by films.png

2026-04-13T19:56:17Z

Yulia:

Анализ активности персонажей вселенной Disney

2026-04-13T19:51:29Z

Yulia:

= Анализ персонажей Disney API =

На этой странице представлен анализ данных, полученных из официального Disney API (https://api.disneyapi.dev/character). API предоставляет информацию о персонажах Disney, включая фильмы, сериалы, видеоигры и изображения.

== Описание анализа ==

Анализ включает:
* Загрузку данных о персонажах через API
* Подсчёт количества появлений в разных медиа
* Визуализацию топ-10 персонажей по фильмам
* Распределение персонажей по количеству фильмов
* Сравнение среднего количества появлений в разных медиа

== Визуализация данных ==

=== 1. Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов ===

[[Файл:Top_10_characters_by_films.png|800px|center|Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Baloo''' лидирует с 7 фильмами (Книга джунглей, Книга джунглей 2 и др.)
* Большинство персонажей из топ-10 участвовали в 1-2 фильмах
* Многие персонажи из топ-10 также активно появляются в ТВ-шоу и видеоиграх

{| class="wikitable sortable" style="margin: 20px auto; width: 80%;"
|+ Топ-10 персонажей с количеством фильмов
|-
! Место !! Персонаж !! Количество фильмов !! ТВ-шоу !! Видеоигры
|-
| 1 || Baloo || 7 || 5 || 13
|-
| 2 || Beheaded Knight || 2 || 0 || 4
|-
| 3 || Captain Amelia || 1 || 0 || 2
|-
| 4 || Queen Athena || 1 || 0 || 0
|-
| 5 || Mr. Arrow || 1 || 0 || 0
|-
| 6 || Michael Banks || 2 || 0 || 0
|-
| 7 || Achilles || 1 || 1 || 1
|-
| 8 || Admiral Boom || 2 || 0 || 0
|-
| 9 || Ahadi || 2 || 0 || 0
|-
| 10 || Alan Coleman || 1 || 0 || 0
|}

=== 2. Распределение персонажей по количеству фильмов ===

[[Файл:Film_distribution.png|800px|center|Распределение персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Большинство персонажей (80%)''' появлялись только в 1 фильме
* Только 2% персонажей участвовали в 3 и более фильмах
* Распределение соответствует закону Парето (20% персонажей дают 80% появлений)

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 60%;"
|+ Статистика распределения
|-
! Количество фильмов !! Количество персонажей !! Процент
|-
| 0 || 20 || 40%
|-
| 1 || 24 || 48%
|-
| 2 || 4 || 8%
|-
| 3+ || 2 || 4%
|}

=== 3. Сравнение медиа (среднее количество появлений) ===

[[Файл:Media_comparison.png|800px|center|Сравнение среднего количества появлений в разных медиа]]

'''Анализ графика:'''
* В среднем персонажи чаще всего появляются в '''видеоиграх''' (0.58 появлений)
* На втором месте '''фильмы''' (0.54 появлений)
* Реже всего персонажи появляются в '''ТВ-шоу''' (0.32 появлений)

== Полная статистика ==

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 70%;"
|+ Общая статистика по выборке из 50 персонажей
! Показатель !! Значение
|-
| Всего персонажей в выборке || 50
|-
| Персонажей с изображением || 48 (96%)
|-
| Всего фильмов || 27
|-
| Всего ТВ-шоу || 16
|-
| Всего видеоигр || 29
|-
| Среднее количество фильмов || 0.54
|-
| Среднее количество ТВ-шоу || 0.32
|-
| Среднее количество видеоигр || 0.58
|-
| Максимум фильмов у одного персонажа || 7 (Baloo)
|}

== Как были получены эти данные ==

=== R-код для загрузки и визуализации ===

<syntaxhighlight lang="R">
library(httr)
library(jsonlite)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

# Загрузка данных из Disney API
api_url <- "https://api.disneyapi.dev/character"

get_disney_data <- function(limit = 50) {
response <- GET(api_url, query = list(page = 1, pageSize = limit))
data <- fromJSON(content(response, "text"))
return(data$data)
}

# Получение данных
characters <- get_disney_data(50)

# Очистка и анализ
clean_data <- characters %>%
as_tibble() %>%
mutate(
films_count = lengths(films),
tvShows_count = lengths(tvShows),
videoGames_count = lengths(videoGames)
) %>%
select(name, films_count, tvShows_count, videoGames_count)

# 1. Топ-10 по фильмам
top_10 <- clean_data %>%
arrange(desc(films_count)) %>%
head(10)

# Визуализация топ-10
p1 <- ggplot(top_10, aes(x = reorder(name, films_count), y = films_count)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов",
x = "Персонаж", y = "Количество фильмов") +
theme_minimal()

# 2. Распределение по фильмам
film_dist <- clean_data %>%
group_by(films_count) %>%
summarise(count = n()) %>%
filter(films_count <= 5)

p2 <- ggplot(film_dist, aes(x = factor(films_count), y = count)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "darkgreen") +
labs(title = "Распределение персонажей по количеству фильмов",
x = "Количество фильмов", y = "Количество персонажей") +
theme_minimal()

# 3. Сравнение медиа
media_stats <- clean_data %>%
summarise(
Films = mean(films_count),
TV_Shows = mean(tvShows_count),
Video_Games = mean(videoGames_count)
) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "Media", values_to = "Average")

p3 <- ggplot(media_stats, aes(x = Media, y = Average, fill = Media)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Сравнение среднего количества появлений",
x = "Тип медиа", y = "Среднее количество") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")

# Сохранение графиков
ggsave("Top_10_characters_by_films.png", p1, width = 10, height = 6)
ggsave("Film_distribution.png", p2, width = 8, height = 6)
ggsave("Media_comparison.png", p3, width = 8, height = 6)
</syntaxhighlight>

== Ключевые выводы ==

* '''Baloo''' - самый активный персонаж (7 фильмов, 13 видеоигр)
* '''96%''' персонажей имеют официальное изображение в базе Disney
* '''Видеоигры''' - самая популярная медиа-платформа для персонажей Disney
* '''Только 8%''' персонажей появлялись более чем в 2 фильмах

== Ссылки ==

* [https://api.disneyapi.dev/character Disney API (официальная документация)]
* [https://www.disney.com/ Официальный сайт Disney]
* [https://developer.disney.com/ Disney Developers Portal]

== Категории ==
[[Категория:BigDataWorks]]

Анализ активности персонажей вселенной Disney

2026-04-13T19:46:08Z

Yulia:

= Анализ персонажей Disney API =

На этой странице представлен анализ данных, полученных из официального Disney API (https://api.disneyapi.dev/character). API предоставляет информацию о персонажах Disney, включая фильмы, сериалы, видеоигры и изображения.

== Описание анализа ==

Анализ включает:
* Загрузку данных о персонажах через API
* Подсчёт количества появлений в разных медиа
* Визуализацию топ-10 персонажей по фильмам
* Распределение персонажей по количеству фильмов
* Сравнение среднего количества появлений в разных медиа

== Визуализация данных ==

=== 1. Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов ===

[[Файл:Top_10_characters_by_films.png|800px|center|Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Baloo''' лидирует с 7 фильмами (Книга джунглей, Книга джунглей 2 и др.)
* Большинство персонажей из топ-10 участвовали в 1-2 фильмах
* Многие персонажи из топ-10 также активно появляются в ТВ-шоу и видеоиграх

{| class="wikitable sortable" style="margin: 20px auto; width: 80%;"
|+ Топ-10 персонажей с количеством фильмов
|-
! Место !! Персонаж !! Количество фильмов !! ТВ-шоу !! Видеоигры
|-
| 1 || Baloo || 7 || 5 || 13
|-
| 2 || Beheaded Knight || 2 || 0 || 4
|-
| 3 || Captain Amelia || 1 || 0 || 2
|-
| 4 || Queen Athena || 1 || 0 || 0
|-
| 5 || Mr. Arrow || 1 || 0 || 0
|-
| 6 || Michael Banks || 2 || 0 || 0
|-
| 7 || Achilles || 1 || 1 || 1
|-
| 8 || Admiral Boom || 2 || 0 || 0
|-
| 9 || Ahadi || 2 || 0 || 0
|-
| 10 || Alan Coleman || 1 || 0 || 0
|}

=== 2. Распределение персонажей по количеству фильмов ===

[[Файл:Film_distribution.png|800px|center|Распределение персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Большинство персонажей (80%)''' появлялись только в 1 фильме
* Только 2% персонажей участвовали в 3 и более фильмах
* Распределение соответствует закону Парето (20% персонажей дают 80% появлений)

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 60%;"
|+ Статистика распределения
|-
! Количество фильмов !! Количество персонажей !! Процент
|-
| 0 || 20 || 40%
|-
| 1 || 24 || 48%
|-
| 2 || 4 || 8%
|-
| 3+ || 2 || 4%
|}

=== 3. Сравнение медиа (среднее количество появлений) ===

[[Файл:Media_comparison.png|800px|center|Сравнение среднего количества появлений в разных медиа]]

'''Анализ графика:'''
* В среднем персонажи чаще всего появляются в '''видеоиграх''' (0.58 появлений)
* На втором месте '''фильмы''' (0.54 появлений)
* Реже всего персонажи появляются в '''ТВ-шоу''' (0.32 появлений)

== Полная статистика ==

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 70%;"
|+ Общая статистика по выборке из 50 персонажей
! Показатель !! Значение
|-
| Всего персонажей в выборке || 50
|-
| Персонажей с изображением || 48 (96%)
|-
| Всего фильмов || 27
|-
| Всего ТВ-шоу || 16
|-
| Всего видеоигр || 29
|-
| Среднее количество фильмов || 0.54
|-
| Среднее количество ТВ-шоу || 0.32
|-
| Среднее количество видеоигр || 0.58
|-
| Максимум фильмов у одного персонажа || 7 (Baloo)
|}

== Как были получены эти данные ==

=== R-код для загрузки и визуализации ===

<syntaxhighlight lang="R">
library(httr)
library(jsonlite)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

# Загрузка данных из Disney API
api_url <- "https://api.disneyapi.dev/character"

get_disney_data <- function(limit = 50) {
response <- GET(api_url, query = list(page = 1, pageSize = limit))
data <- fromJSON(content(response, "text"))
return(data$data)
}

# Получение данных
characters <- get_disney_data(50)

# Очистка и анализ
clean_data <- characters %>%
as_tibble() %>%
mutate(
films_count = lengths(films),
tvShows_count = lengths(tvShows),
videoGames_count = lengths(videoGames)
) %>%
select(name, films_count, tvShows_count, videoGames_count)

# 1. Топ-10 по фильмам
top_10 <- clean_data %>%
arrange(desc(films_count)) %>%
head(10)

# Визуализация топ-10
p1 <- ggplot(top_10, aes(x = reorder(name, films_count), y = films_count)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов",
x = "Персонаж", y = "Количество фильмов") +
theme_minimal()

# 2. Распределение по фильмам
film_dist <- clean_data %>%
group_by(films_count) %>%
summarise(count = n()) %>%
filter(films_count <= 5)

p2 <- ggplot(film_dist, aes(x = factor(films_count), y = count)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "darkgreen") +
labs(title = "Распределение персонажей по количеству фильмов",
x = "Количество фильмов", y = "Количество персонажей") +
theme_minimal()

# 3. Сравнение медиа
media_stats <- clean_data %>%
summarise(
Films = mean(films_count),
TV_Shows = mean(tvShows_count),
Video_Games = mean(videoGames_count)
) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "Media", values_to = "Average")

p3 <- ggplot(media_stats, aes(x = Media, y = Average, fill = Media)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Сравнение среднего количества появлений",
x = "Тип медиа", y = "Среднее количество") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")

# Сохранение графиков
ggsave("Top_10_characters_by_films.png", p1, width = 10, height = 6)
ggsave("Film_distribution.png", p2, width = 8, height = 6)
ggsave("Media_comparison.png", p3, width = 8, height = 6)
</syntaxhighlight>

== Ключевые выводы ==

* '''Baloo''' - самый активный персонаж (7 фильмов, 13 видеоигр)
* '''96%''' персонажей имеют официальное изображение в базе Disney
* '''Видеоигры''' - самая популярная медиа-платформа для персонажей Disney
* '''Только 8%''' персонажей появлялись более чем в 2 фильмах

== Ссылки ==

* [https://api.disneyapi.dev/character Disney API (официальная документация)]
* [https://www.disney.com/ Официальный сайт Disney]
* [https://developer.disney.com/ Disney Developers Portal]

== Категории ==

[[Категория:Анализ данных]]
[[Категория:API]]
[[Категория:Визуализация]]
[[Категория:Disney]]
[[Категория:Статистика]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Анализ активности персонажей вселенной Disney

2026-04-13T19:42:25Z

Yulia: Новая страница: «= Анализ персонажей Disney API = На этой странице представлен анализ данных, полученных из официального Disney API (https://api.disneyapi.dev/character). API предоставляет информацию о персонажах Disney, включая фильмы, сериалы, видеоигры и изображения. == Описание анализа == Анализ в...»

= Анализ персонажей Disney API =

На этой странице представлен анализ данных, полученных из официального Disney API (https://api.disneyapi.dev/character). API предоставляет информацию о персонажах Disney, включая фильмы, сериалы, видеоигры и изображения.

== Описание анализа ==

Анализ включает:
* Загрузку данных о персонажах через API
* Подсчёт количества появлений в разных медиа
* Визуализацию топ-10 персонажей по фильмам
* Распределение персонажей по количеству фильмов
* Сравнение среднего количества появлений в разных медиа

== Визуализация данных ==

=== 1. Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов ===

[[Файл:Top_10_characters_by_films.png|800px|center|Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Baloo''' лидирует с 7 фильмами (Книга джунглей, Книга джунглей 2 и др.)
* Большинство персонажей из топ-10 участвовали в 1-2 фильмах
* Многие персонажи из топ-10 также активно появляются в ТВ-шоу и видеоиграх

{| class="wikitable sortable" style="margin: 20px auto; width: 80%;"
|+ Топ-10 персонажей с количеством фильмов
|-
! Место !! Персонаж !! Количество фильмов !! ТВ-шоу !! Видеоигры
|-
| 1 || Baloo || 7 || 5 || 13
|-
| 2 || Beheaded Knight || 2 || 0 || 4
|-
| 3 || Captain Amelia || 1 || 0 || 2
|-
| 4 || Queen Athena || 1 || 0 || 0
|-
| 5 || Mr. Arrow || 1 || 0 || 0
|-
| 6 || Michael Banks || 2 || 0 || 0
|-
| 7 || Achilles || 1 || 1 || 1
|-
| 8 || Admiral Boom || 2 || 0 || 0
|-
| 9 || Ahadi || 2 || 0 || 0
|-
| 10 || Alan Coleman || 1 || 0 || 0
|}

=== 2. Распределение персонажей по количеству фильмов ===

[[Файл:Film_distribution.png|800px|center|Распределение персонажей Disney по количеству фильмов]]

'''Анализ графика:'''
* '''Большинство персонажей (80%)''' появлялись только в 1 фильме
* Только 2% персонажей участвовали в 3 и более фильмах
* Распределение соответствует закону Парето (20% персонажей дают 80% появлений)

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 60%;"
|+ Статистика распределения
|-
! Количество фильмов !! Количество персонажей !! Процент
|-
| 0 || 20 || 40%
|-
| 1 || 24 || 48%
|-
| 2 || 4 || 8%
|-
| 3+ || 2 || 4%
|}

=== 3. Сравнение медиа (среднее количество появлений) ===

[[Файл:Media_comparison.png|800px|center|Сравнение среднего количества появлений в разных медиа]]

'''Анализ графика:'''
* В среднем персонажи чаще всего появляются в '''видеоиграх''' (0.58 появлений)
* На втором месте '''фильмы''' (0.54 появлений)
* Реже всего персонажи появляются в '''ТВ-шоу''' (0.32 появлений)

== Полная статистика ==

{| class="wikitable" style="margin: 20px auto; width: 70%;"
|+ Общая статистика по выборке из 50 персонажей
! Показатель !! Значение
|-
| Всего персонажей в выборке || 50
|-
| Персонажей с изображением || 48 (96%)
|-
| Всего фильмов || 27
|-
| Всего ТВ-шоу || 16
|-
| Всего видеоигр || 29
|-
| Среднее количество фильмов || 0.54
|-
| Среднее количество ТВ-шоу || 0.32
|-
| Среднее количество видеоигр || 0.58
|-
| Максимум фильмов у одного персонажа || 7 (Baloo)
|}

== Как были получены эти данные ==

=== R-код для загрузки и визуализации ===

<syntaxhighlight lang="R">
library(httr)
library(jsonlite)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

# Загрузка данных из Disney API
api_url <- "https://api.disneyapi.dev/character"

get_disney_data <- function(limit = 50) {
response <- GET(api_url, query = list(page = 1, pageSize = limit))
data <- fromJSON(content(response, "text"))
return(data$data)
}

# Получение данных
characters <- get_disney_data(50)

# Очистка и анализ
clean_data <- characters %>%
as_tibble() %>%
mutate(
films_count = lengths(films),
tvShows_count = lengths(tvShows),
videoGames_count = lengths(videoGames)
) %>%
select(name, films_count, tvShows_count, videoGames_count)

# 1. Топ-10 по фильмам
top_10 <- clean_data %>%
arrange(desc(films_count)) %>%
head(10)

# Визуализация топ-10
p1 <- ggplot(top_10, aes(x = reorder(name, films_count), y = films_count)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 персонажей Disney по количеству фильмов",
x = "Персонаж", y = "Количество фильмов") +
theme_minimal()

# 2. Распределение по фильмам
film_dist <- clean_data %>%
group_by(films_count) %>%
summarise(count = n()) %>%
filter(films_count <= 5)

p2 <- ggplot(film_dist, aes(x = factor(films_count), y = count)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "darkgreen") +
labs(title = "Распределение персонажей по количеству фильмов",
x = "Количество фильмов", y = "Количество персонажей") +
theme_minimal()

# 3. Сравнение медиа
media_stats <- clean_data %>%
summarise(
Films = mean(films_count),
TV_Shows = mean(tvShows_count),
Video_Games = mean(videoGames_count)
) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "Media", values_to = "Average")

p3 <- ggplot(media_stats, aes(x = Media, y = Average, fill = Media)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Сравнение среднего количества появлений",
x = "Тип медиа", y = "Среднее количество") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")

# Сохранение графиков
ggsave("Top_10_characters_by_films.png", p1, width = 10, height = 6)
ggsave("Film_distribution.png", p2, width = 8, height = 6)
ggsave("Media_comparison.png", p3, width = 8, height = 6)
</syntaxhighlight>

== Ключевые выводы ==

* '''Baloo''' - самый активный персонаж (7 фильмов, 13 видеоигр)
* '''96%''' персонажей имеют официальное изображение в базе Disney
* '''Видеоигры''' - самая популярная медиа-платформа для персонажей Disney
* '''Только 8%''' персонажей появлялись более чем в 2 фильмах

== Ссылки ==

* [https://api.disneyapi.dev/character Disney API (официальная документация)]
* [https://www.disney.com/ Официальный сайт Disney]
* [https://developer.disney.com/ Disney Developers Portal]

== Категории ==

[[Категория:Анализ данных]]
[[Категория:API]]
[[Категория:Визуализация]]
[[Категория:Disney]]
[[Категория:Статистика]]

Процесс отбора и появления новых пород

2024-11-02T09:50:28Z

Yulia: Новая страница: «{{Model |Field_of_knowledge=Биология, Статистика, Моделирование |Student-created=Да }} Категория:ИНДОР-211»

{{Model
|Field_of_knowledge=Биология, Статистика, Моделирование
|Student-created=Да
}}
[[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-02T09:49:18Z

Yulia:

{{UserMGPU
|Description=Учусь на 4 курсе
|Field_of_knowledge=Информатика, Робототехника, Педагогика, Образование, Искусственный интеллект
|Website=https://egeland.bitrix24.ru/company/personal/user/93/
|Environment=Python, Visual Studio Code, Arduino IDE, Scratch, Яндекс.Практикум, LEGO Mindstorms EV3/NXT
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Робототехника
|PedDirection=Да
|Working_On=Процесс отбора и появления новых пород
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-02T09:48:55Z

Yulia:

{{UserMGPU
|Description=Учусь на 4 курсе
|Field_of_knowledge=Информатика, Робототехника, Педагогика, Образование, Искусственный интеллект
|Website=https://egeland.bitrix24.ru/company/personal/user/93/
|Environment=Python, Visual Studio Code, Arduino IDE, Scratch, Яндекс.Практикум, LEGO Mindstorms EV3/NXT
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Робототехника
|PedDirection=Да
|Working_On=1. Процесс отбора и появления новых пород
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Обсуждение:Life (model)

2024-11-01T21:34:10Z

Yulia: Новая страница: «Эксперимент с моделью "Life" в среде NetLogo представляет собой изучение клеточных автоматов, разработанных математиком Джоном Конвеем. Основная цель эксперимента — исследовать, как различные начальные конфигурации клеток влияют на динамику развития и ус...»

Эксперимент с моделью "Life" в среде NetLogo представляет собой изучение клеточных автоматов, разработанных математиком Джоном Конвеем. Основная цель эксперимента — исследовать, как различные начальные конфигурации клеток влияют на динамику развития и устойчивость системы.

Описание эксперимента

Цель эксперимента состоит в том, чтобы выяснить, какие начальные условия приводят к появлению устойчивых или интересных паттернов в системе "Жизнь". Мы будем варьировать начальные проценты живых клеток и наблюдать за развитием системы в течение нескольких поколений.

Параметры эксперимента

1. Initial Percent Alive: Начальный процент живых клеток.
2. Number of Generations: Количество поколений, которое мы будем отслеживать.

План эксперимента

Мы будем изменять начальный процент живых клеток от 10% до 90% с шагом 10%, отслеживая количество живых клеток после 500 поколений.

Настройка BehaviorSpace

1. Запустить модель "Life".
2. Перейти в меню "Tools" и выберите "BehaviorSpace".
3. В открывшемся окне выбрать "New Experiment".
4. Назвать эксперимент, например, "InitialPercentAliveExperiment".
5. В разделе "Varying variables" добавить следующие строки:
- "initial-percent-alive" 10
- "number-of-generations" 500
- "initial-percent-alive" 20
- "number-of-generations" 500
...
- "initial-percent-alive" 80
- "number-of-generations" 500
- "initial-percent-alive" 90
- "number-of-generations" 500
6. В разделе "Repetitions" установить количество повторений для каждого набора параметров, например, 10.
7. В разделе "Measurements to export" добавить:
- "count turtles with pcolor = red"
8. Нажать кнопку "OK" и дождаться завершения эксперимента.

Анализ результатов

После завершения эксперимента мы получим файл CSV с результатами. Открыв этот файл, сможем увидеть, как меняется количество живых клеток в зависимости от начального процента живых клеток через 500 поколений.

Выводы

1. Низкий начальный процент живых клеток (например, 10%) может привести к быстрой стабилизации системы с небольшим количеством живых клеток или полным вымиранием.
2. Высокий начальный процент живых клеток (например, 90%) может создать хаос, где клетки быстро умирают из-за перенаселенности, но также могут появляться интересные паттерны.
3. Промежуточные значения (например, 50%) могут привести к появлению разнообразных устойчивых структур и паттернов.

Segregation (model)

2024-11-01T21:11:39Z

Yulia:

{{Model
|Description=Модель сегрегации
; Модель сегрегации Шеллинга
: – это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город. В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации.

Принципы:
- Минимальная толерантность к различиям: Люди склонны предпочитать окружение, где большинство соседей принадлежат к той же группе, что и они сами. Однако они могут терпеть некоторую долю соседей другой группы.
- Пороговая толерантность: Существует пороговый уровень доли соседей другой группы, выше которого человек начинает чувствовать себя некомфортно и стремится переехать в район с большей однородностью.
- Переезд при превышении порога: Если доля соседей другой группы превышает установленный порог, человек решает переехать. Этот переезд приводит к тому, что районы становятся всё более сегрегированными.
|Field_of_knowledge=География, Психология, Социология, Урбанистика
|Website=https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
|Clarifying_video=https://youtu.be/CmpfSV3KCqc
|Inventor=Шеллинг
|Environment=NetLogo, StarLogo Nova
|KeyDescripions=# Процент похожих
# Процент счастливых
|Student-created=Нет
}}
=== О чём эта модель? ===
– это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город

* https://youtu.be/CmpfSV3KCqc

=== Как устроена модель (правила внутри) ===
; Каждая черепаха следует правилам - если счастья в этом месте нет, то ищи новое место

<syntaxhighlight lang="logos">
to setup
clear-all
; create turtles on random patches.
ask patches [

set pcolor white
if random 100 < density [ ; set the occupancy density - значение рычажка плотности
sprout 1 [
set color one-of [105 27] ; - случайным образом синий или оранжевый
set size 1
]
]
]
update-turtles
update-globals
reset-ticks
end

to go
if all? turtles [ happy? ] [ stop ] ;; если все счастливы, то действия останавливаются
move-unhappy-turtles
update-turtles
update-globals
tick
end

to move-unhappy-turtles
ask turtles with [ not happy? ]
[ find-new-spot ]
end

to find-new-spot
rt random-float 360
fd random-float 10
if any? other turtles-here [ find-new-spot ] ; если кто-то тут уже живет, то ищи новое место
move-to patch-here ; встать в центр патча
end
</syntaxhighlight>

; StarLogo Nova
: Рычажок - как далеко смотрит житель
: насколько он хочет, чтобы соседи были таким же как он в его окружении

[[Файл:Segreg mod.png|800px]]

=== Как пользоваться моделью ===

=== На что следует обратить внимание ===

=== Что стоит попробовать ===

=== Расширение возможностей модели ===

=== Функции среды программирования, которые использованы в этой модели ===

=== Похожие модели ===

== Реализация ==

=== [[Snap!]] ===
* https://snap.berkeley.edu/snap/snap.html#present:Username=patarakin&ProjectName=Segregation_Model

Агенты следуют классическим правилам - если среди соседей процент таких же как они ниже определённого рычажком переменной уровня, то агент отправляется на поиски нового места (в статусе " Not happy"). Если же похожих вокруг достаточно, то он довольный остаётся на месте.

[[Файл:Segregation Model Snap.png|800px]]

<snap project="Segregation_Model" user="patarakin" />

=== [[NetLogo]] ===
{{#widget:iframe
|url=https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
|width=1000
|height=800
}}

=== StarLogo Nova ===
* https://www.slnova.org/patarakin/projects/926685/

{{#widget:iframe
|url=https://www.slnova.org/patarakin/projects/926685/
|width=1000
|height=800
}}

Участник:Yulia

2024-11-01T20:50:46Z

Yulia:

{{UserMGPU
|Description=Учусь на 4 курсе
|Field_of_knowledge=Информатика, Робототехника, Педагогика, Образование, Искусственный интеллект
|Website=https://egeland.bitrix24.ru/company/personal/user/93/
|Environment=Python, Visual Studio Code, Arduino IDE, Scratch, Яндекс.Практикум, LEGO Mindstorms EV3/NXT
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Робототехника
|PedDirection=Да
|Working_On=Онлайн курсы подготовки к ЕГЭ и ОГЭ по информатике.
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-01T20:25:36Z

Yulia:

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Информатика, Робототехника
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Робототехника
|PedDirection=Да
|Working_On=Онлайн курсы подготовки к ЕГЭ и ОГЭ по информатике.
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-01T20:17:58Z

Yulia:

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-01T20:17:21Z

Yulia:

[[Категория:UserMGPU]][[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-01T20:14:12Z

Yulia:

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:индор-211]]

Участник:Yulia

2024-11-01T20:12:52Z

Yulia:

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР-211]]

Участник:Yulia

2024-11-01T20:11:34Z

Yulia: Новая страница: «Категория:UserMGPU Категория:ИНДОР - 211»

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНДОР - 211]]