Рестораны Санкт-Петербурга

Для проекта я выбрала данные о ресторанах в Санкт-Петербурге с Портала открытых данных правительства. Этот выбор был сделан потому, что рестораны отражают культурную и социальную жизнь города, показывают, какие кухни популярны, где сосредоточены заведения и насколько город удобен для всех жителей, включая людей с ограниченными возможностями.

Саму работу я решила сделать в формате небольшой истории-комикса про девочку Машу, которая недавно переехала в Петербург из Карелии. Поэтому проект сопровождается картинками, сгенерированными в Sora, в мультяшном стиле и с атмосферой праздника, вдохновлённой новогодней тематикой.

В проекте я использую сочетание изучающего (exploratory) и объясняющего (explanatory) подходов к визуализации данных.

На первом этапе визуализации помогают исследовать данные и выявить закономерности: распределение ресторанов по районам, их географическую концентрацию, близость к метро.

На втором этапе визуализации используются для объяснения полученных инсайтов через конкретные жизненные сценарии — от лица Маши, жительницы города. Такой формат помогает не только увидеть данные, но и понять, как они могут быть использованы в реальной жизни.

В ходе анализа применялись следующие методы и подходы:

1. Подсчёт частот (frequency analysis) — использовался для определения количества ресторанов по районам города и по типам кухонь, а также для выявления наиболее распространённых районов и типов кухонь.

2. Агрегация данных — применялась при формировании топ-6 районов и топ-6 кухонь по количеству заведений, что позволило сфокусироваться на наиболее значимых группах и упростить интерпретацию результатов.

3. Анализ распределений — реализован с помощью гистограммы для исследования расстояний ресторанов до ближайших станций метро и выявления типичных значений.

4. Географическая визуализация — использовалась для отображения ресторанов на карте города на основе координат широты и долготы, что позволило наглядно оценить пространственную концентрацию заведений.

5. Анализ распределений и выбросов — выполнен с помощью боксплота для сравнения расстояний до метро у ресторанов разных кухонь и выявления аномальных значений.

Выбор данных методов обусловлен их наглядностью и удобством интерпретации: они позволяют не только исследовать структуру данных, но и объяснить полученные результаты в понятной и прикладной форме.

Перед тем как приступать к анализу, Маша поработала с датасетом: обработала пропуски, очистила и привела данные к корректному формату, чтобы визуализации отражали реальную картину и не искажались отсутствующими значениями или неверными типами данных.

Сначала Маша решила узнать, как рестораны распределены по районам города: где их больше всего, а какие зоны остаются менее насыщенными заведениями. Для этого она построила столбчатую диаграмму, где по оси X отображено количество ресторанов, а по оси Y — названия районов Санкт-Петербурга.

Из графика видно, что больше всего ресторанов находится в Центральном районе. Это вполне ожидаемо: именно там сосредоточены главные туристические маршруты, исторические здания, музеи, театры и ключевые городские улицы. Потоки людей здесь самые большие, поэтому и ресторанов открывается больше — как для туристов, так и для жителей.

Когда Маша посмотрела на этот график, она сразу поняла, куда отправится в первую очередь. Центральный район манил её своей архитектурой, атмосферой и тем, что здесь сосредоточено больше всего интересных мест, где можно вкусно поесть.

После изучения распределения ресторанов по районам, Маша решила визуализировать их географическое расположение на карте города. Она использовала точечную диаграмму, где каждая точка представляет один ресторан, а координаты широты и долготы показывают его местоположение.

На карте видно, что большая часть ресторанов сосредоточена в центре города, около координат широты ~59.94° и долготы ~30.31°. Это соответствует Центральному району, где сконцентрированы туристические маршруты, достопримечательности, офисные здания и активная пешеходная зона. Меньше ресторанов располагается на окраинах, где плотность застройки и поток людей меньше.

Для Маши этот график подтвердил предыдущие наблюдения: центр города — это наиболее оживлённая и интересная зона, где она сможет легко найти разнообразные заведения и насладиться прогулкой по историческим улицам.

После того как Маша посмотрела, где сосредоточены рестораны по районам и на карте города, её заинтересовало, насколько удобно до них добираться на метро. Для этого она построила гистограмму, где каждая колонка показывает количество ресторанов, расположенных на определённом расстоянии от ближайшей станции метро.

Из графика видно, что большая часть ресторанов находится очень близко к метро — в пределах 0–250 метров. Это вполне закономерно: рестораны стремятся располагаться там, где больше людей, высокая пешеходная активность, туристы и местные жители проходят чаще всего. Для Маши это оказалось особенно удобно: она передвигается по городу преимущественно на метро, и ей не нужно тратить много времени, чтобы добраться до кафе или ресторана.

Дальше она хотела увидеть долю ресторанов в разных районах города, чтобы понять, где сосредоточено больше всего гастрономических точек и как они соотносятся друг с другом. Для этого она построила круговую диаграмму, где каждый сектор отображает долю ресторанов в конкретном районе.

Из графика видно, что Центральный район занимает наибольшую долю ресторанов, на втором месте — Петроградский, затем следуют Адмиралтейский, Выборгский, Приморский и Московский районы. Это отражает плотность населения, туристическую активность и деловую жизнь этих районов.