поведение людей в видеоиграх
Введение
В поиске подходящего датасета на сайте kaggle.com, я наткнулся на данные о поведении людей в онлайн играх. Поскольку я безумно люблю видеоигры и не редко в них играю, захотелось узнать, какое у людей поведении в этой среде, играет чаще молодежь или более взрослое поколение, кто и где чаще совершает онлайн покупки в онлайн играх и какое большинство игроков в гейминге: случайные игроки или заядлые любители
Типы диаграмм и графиков которые использованы в проекте: 1 — Гистограмма 2 — тепловая карта 3 — линейный график 4 — Гистограмма горизонтальная 5 — Круговая диаграмма
Этапы работы
Загрузка данных
Для начала я загрузила основной файл с данными о поведении людей в онлайн играх: online_gaming_behavior_insights (18).csv
затем я подготовила необходимый инструменты: библиотеку pandas для обработки табличных данных, matplotlib.pyplot и seaborn для построения графиков.
определила основные, главные цвета, на которых впоследствии строились цветовые решения
График 1
первый график иллюстрирует суммарную выручку, которая открывает глаза на то, на ком действительно строится фундамент экономики игр. и несмотря на равный средний чек, основную прибыль компании приносит сегмент 36-50 лет за счет своей массовости
График 2
после столбчатой диаграммы я сразу решила проверить в каких жанрах и в каком возрасте люди проводят больше всего часов в неделю.
График 3
с помощью линейного графика отражается зависимость среднего времени игры от конкретного возраста. график получился зигзагами, что означает, что в данные, которые я взяла, содержат много случайности
График 4
горизонтальный столбчатый график иллюстрирует, в каких странах люди больше играют в онлайн игры. в каких странах более развита тенденция погружения в онлайн среду
График 5
круговая диаграмма показывает уровень вовлеченности. Это ответит на критически важный вопрос: какую часть твоей аудитории составляют «хардкорщики» (High), а какую — новички или случайные игроки (Low)?
Заключение
таким образов, я провела анализ данных о поведении людей в онлайн играх. Я узнала в каких странах люди играют больше, кто больше вовлечен в видеоигры, а кто больше вкладывает деньги в интернет магазины игр, но к сожалению, не на все вопросы удалось получить ответ, поскольку в данных много случайных или средних показателей, что создает равномерные графики.
В ходе работы я пользовалась помощью Gemini для объяснение непонятных мне вещей и исправление ошибок в моих кодах
