«This isn’t working.»
— Gabe Newell
План проекта:
- Вводная часть
- Загрузка данных
- Анализ данных
- Графики
- Итоги
Вводная часть
games.csv:
Содержит информацию об играх: название, дата выпуска, рейтинг, цена, поддержка платформ (Windows, Mac, Linux), а также дополнительные данные, такие как поддержка Steam Deck.
recommendations.csv:
Содержит отзывы пользователей: рекомендуют ли они игру, количество часов, проведённых в игре, и другую метаинформацию.
users.csv:
Содержит данные о пользователях: количество купленных продуктов и количество оставленных отзывов.
Эти данные представляют собой богатый источник информации о поведении пользователей Steam, популярности игр и трендах в игровой индустрии.
Почему мне было интересно проанализировать именно эти данные?
Актуальность:Steam — одна из крупнейших платформ для распространения компьютерных игр, и её данные отражают современные тренды в игровой индустрии.
Разнообразие данных:
Датасет включает информацию о играх, пользователях и их взаимодействии с платформой, что позволяет провести многогранный анализ.
Практическая ценность:
Анализ этих данных может быть полезен для разработчиков игр, маркетологов и самих пользователей. Например:
Какие игры наиболее популярны и почему?
Как цена влияет на рейтинг игры?
Личный интерес:
Я сама являюсь пользователем Steam, и мне было интересно узнать, как устроена платформа изнутри, какие игры чаще всего рекомендуют и как пользователи взаимодействуют с играми.
Шаг 1: Загрузка данных
Устанавливаем нужныe библиотеки и подгружаем данные
Предобработка данных: привели даты к формату datetime
Данные загружены, приступаем к следующему шагу!
Шаг 2: Анализ данных
Анализ по пунктам: Распределение игр по годам выпуска, Распределение игр по рейтингам, Соотношение рекомендаций, Средние цены на игры по годам, Топ 10 самых популярных игр по кол-ву отзывов
Таким образом я сразу собрала материалы для графиков и перепроверила данные на ошибки, если они возникнут. Большой плюс формата .ipynb в том, что можно разделить работу по маленьким кусочкам и не натыкаться на неизвестные ошибки!
Шаг 3: Графики
Распределение игр по годам выпуска:
Распределение игр по годам выпуска — это важный аспект анализа данных Steam, который позволяет понять, как менялась активность разработчиков и издателей игр с течением времени.
Количество выпущенных игр увеличивается с каждым годом, это может свидетельствовать о росте популярности платформы Steam и увеличении числа разработчиков, публикующих свои игры.
Распределение игр по рейтингам
Распределение игр по рейтингам — это ключевой показатель, который позволяет оценить общее качество игр на платформе Steam, а также понять предпочтения пользователей.
Позитивный; Очень позитивный; Смешанный; В основном позитивный; В основном негативный; В подавляющем большинстве позитивный; Отрицательный; Очень негативный; В подавляющем большинстве негативный
Большинство игр имеют рейтинг «Very Positive», это говорит о высоком качестве контента на платформе. Однако значительная часть игр имеет рейтинг «Mixed», это может указывать на: — Несоответствие ожиданиям пользователей.
— Проблемы с качеством (например, баги, плохая оптимизация).
— Недостаточную поддержку со стороны разработчиков.
Соотношение рекомендаций
