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게임 데이터를 전처리 후 분석 및 시각화 과정을 정리해서 스티림릿에 구현 utils_N, Page_N은 분석을 위해서 여러가지 형태로 막 만들어본 파일들 2024-02-19일 전처리 과정 실질적 사용 칼럼 #App ID 게임 고유 ID #Name 게임 명 #Price 가격 #Developers 개발사 #Publishers 공급사 #Required age 권장 연령 #About the game 게임 설명 #Supported language 지원 언어 #DLC count DLC 개수 #Positive 유저 긍정적 평가 수 #Negative 유저 부정적 평가 수 #Metacritic score 메타크리틱 점수 #Peak CCU 최대 동시 접속자 수 #Genres 개발사가 등록한 장르 #Tags 유저가 등록한 태그 #Average playtime Forever 누적 플레이타임 평균값 #Median playtime forever 누적 플레이타임 중앙값 총 85102개의 데이터 1. 2024-01-18일자 스팀 '최고 인기 제품' 4016개의AppID를 기준 비교 2. 양 데이터 간 겹치는 행 2260개 기준으로 전처리 : 최종 데이터 2243개 1) 분석 및 시각화 하기 위한 컬럼을 선택 - 주관적 및 객관적으로 게임 선택 시 고려할 사항을 기준으로 18개의 컬럼 선택 AppID, Name, Peak CCU, Estimated owners, Required age, Price, DLC count, About the game, Supported languages, Metacritic Score, Positive, Negative, Average playtime forever, Median playtime forever, Developers, Publishers, Genres, Tags 2) 각 데이터의 이상치 및 결측치 확인 Peak CCU : 24시간 평균치, 최근 최대 접속인원이 아닌 측정 당시의 접속 인원수로 0인 값이 많았음 Estimated Owners : 게임 소유자가 범위로 표시되어있는 형태로 편차가 너무 심한 칼럼임을 확인 Required age : N세 이하로만 나와 있어 새로운 라벨링을 하기로 함 개발사, 공급사, 장르, 태그 컬럼에서 총 null값 180개 발견 긍정, 부정 수가 무료게임인 경우 0인 데이터가 총 189개 발견 3) 이상 데이터 및 결측치 해결 Peak CCU : 스팀 API 및 크롤잉을 불러올 수 없는 데이터 수동으로 해결 Null값 새롭게 크롤링을 하여 AppID를 기준으로 그룹화 DLC, SoundTrack으로 게임이 아닌 열은 삭제 3. 게임 Rank 열 추가 4. Tags 컬럼 비슷한 의미의 태그 통합 "Local Co-Op", "Multiplayer" "Online Co-Op", "Multiplayer" "Massively Multiplayer", "Multiplayer" "Co-op", "Multiplayer" "Co-Op", "Multiplayer" "Shooter", "FPS" "Sandbox", "Openworld" "Openworld", "Open World" "Building", "Crafting" "Craftin", "Crafting" "Basketball", "Sports" "Football (Soccer)", "Sports" "Racing", "Sports" "Basketball", "Sports" "Cartoony", "Cartoon" "Comic Book", "Cartoon" "Comedy", "Funny" "Roguelike", "Rogue-like" "Roguelite", "Rogue-lite" "Trading Card Game", "Card Game" "Card Battler", "Card Game" 5. 스팀에서 사라진 APPID 및 리메이크 판의 가격 수정 7670, 8850, 50130, 271590, 1577120, 916440 리메이크 게임 0의 가격표시 오류 수정 261570 사라진 게임데이터 동명의 게임 387290으로 수정 6. 개발사 및 공급사 데이터 수정 , Inc., Ltd. : 쉼표로 구분되어 데이터 분리시 따로 카운트되는 현상이 발생하여 회사 부분 삭제 데이터 분석 EDA결과 부족한 데이터가 많아 추가적으로 크롤링을 다시하는 케이스가 많았음 Peak CCU : stream api로는 현재 접속자만 가지고 올 수 있고 StreamDB에는 24시간중 최대 접속자가 있으나 크롤링이 막혀있는 상태 2천개정도니 수동도 고민 중 Positive : 2024-02-16일자로 다시 크롤링 Negative : 2024-02-16일자로 다시 크롤링 Tags : 비어있는 태그가 많아서 새롭게 크롤링 추천 시스템 상위 태그 30개를 이용해서 사용자가 태그를 최대 3개를 선택하고 보여주는 방식의 추천시스템