Доктор Хаус: история болезни культового сериала
Введение
«Все лгут». Эта фраза доктора Грегори Хауса стала культовой для целого поколения зрителей. Я помню, как с замиранием сердца следила за тем, как хромой гений с тростью пишет симптомы на белой доске, пытаясь разгадать очередную медицинскую загадку. Для меня этот сериал был не просто шоу о врачах, а учебником логики, цинизма и поиска истины любой ценой. Но как и у любого пациента, у сериала есть своя история болезни — взлеты популярности, кризисные сезоны и неизбежный финал.
Кадр из сериала «Доктор Хаус»
Для своего проекта я решила сменить роль зрителя на роль диагноста. Если Хаус искал правду в анализах пациентов, то я буду искать её в данных. Я выбрала подробный датасет с платформы Kaggle, содержащий информацию о рейтингах IMDB, количестве зрителей в США, режиссерах и сценаристах каждого из 177 эпизодов.
Моя цель — провести «полное обследование» сериала длиной в 8 лет.
Мне интересно выяснить, как менялся интерес аудитории, существовала ли зависимость между рейтингами и просмотрами, и кто из сценаристов создавал самые сильные эпизоды. В этом исследовании цифры станут моими симптомами, а визуализация данных поможет поставить окончательный диагноз: был ли успех «Доктора Хауса» стабильным или это была яркая вспышка с последующим угасанием?
Визуализация
При оформлении графиков я придерживалась стилистики медицинского интерфейса, вдохновляясь визуальным рядом диагностического оборудования из сериала. Цветовая палитра построена на контрасте: глубокий черный фон и яркие неоновые акценты, напоминающие линии на кардиомониторе и снимки МРТ.
Данные я решила представить с помощью четырех видов графиков: линейные графики для отслеживания динамики зрительского интереса во времени, тепловую карту (Heatmap) для наглядной оценки рейтингов всех эпизодов по сезонам, график рассеяния для анализа корреляции между количеством зрителей и оценками критиков, а также столбчатые диаграммы для сравнения вклада разных сценаристов и режиссеров в успех проекта.
Этапы работы
Загрузка данных
Для начала работы я подготовила необходимый инструментарий: библиотеку pandas для обработки табличных данных, numpy для математических вычислений, а также matplotlib.pyplot и seaborn для построения графиков.
Затем я загрузила два основных файла из датасета: house_episodes.csv (данные о датах выхода и количестве зрителей) и house_imdb.csv (рейтинги IMDB и информация о режиссерах).
Чтобы получить полную картину, я связала две исходные таблицы в одну общую. В качестве ключа для объединения я использовала комбинацию номера сезона и номера эпизода, так как названия колонок в файлах немного отличались.
Обработка данных
В полученном после объединения датасете возникла необходимость технической корректировки для обеспечения точности дальнейшего анализа. Чтобы корректно работать с хронологией и строить графики динамики по годам, я преобразовала поле с датой выхода эпизодов из строкового типа в формат datetime. Кроме того, я провела очистку данных: удалила избыточные столбцы-дубликаты, возникшие автоматически при слиянии таблиц, и исключила строки с пропущенными значениями, чтобы гарантировать достоверность статистических выводов
Чтобы углубить анализ, я создала дополнительные категории, позволяющие сегментировать эпизоды по качеству. С помощью функции np.where () я добавила столбец Status, который делит все серии на две группы: «Masterpiece» (с рейтингом 9.0 и выше) и «Regular».
Анализ данных
Наконец, переходим к анализу. Каждая строка выполняет следующие задачи:
top_episodes определяет золотой стандарт сериала: сортирует всю таблицу по столбцу imdb_rating (рейтинг фанатов) от большего к меньшему и выводит список из 10 самых высокооцененных эпизодов за всю историю шоу;
status_counts вычисляет долю культовых эпизодов: обращается к столбцу Status, созданному мною ранее, и подсчитывает, сколько серий преодолели отметку «Шедевр» (рейтинг > 9.0), а сколько остались в категории «Обычные»;
correlation проверяет гипотезу о связи популярности и качества: выбирает два числовых показателя — us_viewers (количество зрителей в США) и imdb_rating — и вычисляет матрицу корреляции между ними;
season_viewers находит среднюю аудиторию каждого сезона: df.groupby ('season') группирует данные по номеру сезона и для каждого вычисляет среднее значение в столбце us_viewers, позволяя отследить динамику угасания или роста интереса к сериалу.
Оформление данных
Теперь, когда данные подготовлены, переходим к визуализации. В оформлении я использовала высококонтрастную палитру, характерную для интерфейсов медицинского оборудования и мониторов жизнеобеспечения.
На глубоком черном фоне я выделила 4 ключевых цвета. В сочетании с белым жирным шрифтом и полупрозрачной сеткой это позволило создать строгий, стиль.
Для создания атмосферы медицинского исследования я разработала кастомную тему оформления, имитирующую интерфейс монитора пациента. С помощью plt.rcParams я переопределила базовые настройки библиотеки: установила глубокий черный фон (black) и переключила шрифты на моноширинные (monospace), чтобы цифры на графиках выглядели как показания диагностических приборов.
Цветовая палитра monitor_colors построена на контрастных неоновых оттенках: зеленый (ЭКГ) для динамики просмотров, циан (SpO2) и желтый (Resp) для корреляций, красный (ABP) для критических отклонений.
Итоговые графики
1. Динамика аудитории по сезонам
2. Распределение зрительных оценок
3. Топ-10 эпизодов по рейтингу IMDB
4. Топ-10 режиссеров с лучшим рейтингом
5. Доля эпизодов с высоким рейтингом
Заключение
Таким образом, в рамках проекта я провела детальный анализ данных сериала «Доктор Хаус». Работа включала несколько ключевых этапов: выбор и загрузка данных, предобработка, статистический анализ и создание инфографики.
По итогам анализа я выявила несколько закономерностей:
1. Количество зрителей значительно снизилось от первого сезона к восьмому. Аудитория сократилась почти вдвое, что является естественным процессом для долгоиграющих проектов;
2. Несмотря на падение просмотров, оценки зрителей (рейтинг IMDB) оставались высокими на протяжении всех 8 лет. Это говорит о том, что сценаристы удерживали планку качества до самого финала;
3. Я выяснила, что популярность эпизода не гарантирует его высокую оценку. Самые рейтинговые серии (драматические развязки и финалы) часто выходили даже тогда, когда общая аудитория сериала у телеэкранов уже уменьшилась;
4. Среди режиссеров выделилась группа лидеров, чьи эпизоды стабильно получали оценки выше 9.0 баллов, обеспечивая сериалу статус культового.
Кадр из сериала «Доктор Хаус»
Этот проект позволил мне применить навыки анализа данных, чтобы увидеть реальную историю развития известного сериала.
На примере получившихся графиков видно, что успех «Доктора Хауса» держался не на случайном «хайпе», а на стабильно сильном сюжете. Данные подтверждают: даже потеряв массового зрителя, проект сохранил самое главное — преданную аудиторию и высокое качество истории.
Использованные инструменты и генеративные модели
1. Gemini — исправление ошибок в кодах, анализ графиков
2. Google Collab — работа с датасетом, создание графиков
