Анализ данных о видеоиграх

Видеоигры — одна из самых динамично развивающихся отраслей развлечений. Меня заинтересовало, какие факторы определяют коммерческий успех игр, как изменяются тренды с течением времени, а также какие жанры и регионы лидируют на мировом рынке. Анализ этих данных помогает понять особенности индустрии и может быть полезен как для разработчиков, так и для маркетологов.

В данном проекте использованы данные из датасета «Video Game Sales», доступного на Kaggle. Датасет содержит информацию о продажах видеоигр по регионам, годах выпуска, жанрах, платформах и прочим характеристикам, что позволяет глубоко проанализировать рынок видеоигр.

Типы диаграмм: (01) столбчатая диаграмма (02) точечная диаграмма (03) круговая диаграмма (04) линейчатая диаграмма Я остановился на тех диаграммах, которые наиболее наглядно подчёркивают различия в данных, позволяя сразу заметить ключевые моменты.

В этом проекте использованы следующие библиотеки: pandas — для загрузки и первичной обработки данных. matplotlib (а точнее matplotlib.pyplot) — для построения графиков. mplcyberpunk — для стиля «cyberpunk» и неоновых эффектов.

Эта палитра создаёт яркий неоновый эффект на тёмном фоне графиков и помогает сохранить единый стиль во всех диаграммах. В качестве основного шрифта был выбран — Montserrat.

Мне было интересно разобраться, какие игры действительно становятся хитами и как меняется рынок видеоигр со временем. В процессе изучения датасета с данными о продажах видеоигр я построил четыре диаграммы, которые наглядно показывают, какие факторы делают игру коммерчески успешной. В ходе анализа выяснилось, что самые крупные продажи у жанров Action и Sports, а успех на рынке Северной Америки почти всегда означает успех во всём мире. В итоге, если вдруг вы захотите сделать свою игру, я рекомендую сделать вам спортивный симулятор для американского рынка)

1 Krea ai — генерация обложки и изображений для показа цветовой палитры. 2 Adobe color — генерация цветовой палитры