Skip to content

Latest commit

 

History

History

game_success_analysis

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

parent directory

..
 
 
 
 

Выявление закономерностей определяющие успешность игры

Этот проект показывает:

  • способность писать структурированный код на Python.
  • возможность использования существующих утилит(библиотек) для обработки и анализа данных.
  • применение статистического анализа
  • применение исследовательского анализа
  • навыки анализа и предварительной обработки данных

Проект является сборным проектом, который включает в себя:

  • Предварительная обработка данных
  • Исследовательский анализ
  • Статистический анализ

Данные

Входные данные с открытых источников 2016 года - исторические данные о продажах игр: оценки пользователей и экспертов,продажи в странах, жанры и платформы, рейтинги организации ESRB (https://ru.wikipedia.org/wiki/Entertainment_Software_Rating_Board)

В наличии были следующие данные:

  • название игры
  • платформа
  • год выпуска
  • жанр игры
  • продажи в Северной Америке (миллионы проданных копий)
  • продажи в Европе (миллионы проданных копий)
  • продажи в Японии (миллионы проданных копий)
  • продажи в других странах (миллионы проданных копий)
  • оценка критиков (максимум 100)
  • оценка пользователей (максимум 10)
  • рейтинг организации ESRB (Entertainment Software Rating Board), определяющая рейтинг игры и подходящую возрастную категорию

Задача

В нашем распоряжении данные с открытых источников о продажах игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы. Необходимо помочь глобальному интернет-магазину найти потенциально популярный продукт, что позволит им спланировать рекламные кампании.

Используемые библиотеки

pandas numpy matplotlib seaborn scipy