Важное
Ход действий
— Поиск интересных данных
— Скачивание таблицы в подходящем формате
— Пересылка таблицы в GitHub
— Обработка и преобразование данных в Google Colab
— Визуализация данных с помощью различных типов диаграмм ИИ
Для анализа данных я взяла таблицу по игре Valorant, шутеру от первого лица, известного по всему миру. В таблице рассматриваются характеристики героев, карт, игроков и команд. Вопрос очень остро стоит для меня, как для гейм-дизайнера, ведь благодаря более углубленному изучению, можно будет отследить некоторую тенденцию и получить еще больше информации о продукте и о том, как у него получается удерживать игроков у себя по сей день.
Информация была получена на сайте Kaggle.
Графики
Вводный код
Каждая из таблиц храниться в своей ячейке, поэтому блокнотов было несколько.
! pip install seaborn
создает: Requirement already satisfied: (дальше данные)
используется необязательно.
Мною были использованы три вида графиков:
Гистограмма (hist)
Линейная (line)
Столбчатая (Bar)
Гистограмма
С помощью этой гистограммы можно отследить количество выигранных матчей из всех тех, где участвовала команда.
*Было использовано малое количество команд, ради лучшей визуальной презентации.
Линейная
Через линейные графики можно найти некоторую закономерность у рейтинга агента игрока и средним боевым счетом (ACS).
Они очень схожи по показателям.
Диаграмма созданная в Design Cap (слева).
Те же данные, но в в виде гистограммы.
Столбчатая
Диаграмма созданная в Google Colab (справа) и Диаграмма созданная в Design Cap (слева).
Благодаря этим графикам можно легко понять какая из карт игры самая популярная у игроков, и отследить локации, которым они отдают предпочтение.
