数据分析

admin · 發表於 2023-8-25 13:20:49

偶尔看到他人筛選的Kaggle的10個精選項目，看到這個数据，本身也喜好玩遊戲，想要领會一下流戏成长的進程

2、提出問題、数据阐发目標

1)市場阐发：受接待的遊戲、類型、公布平台、刊行人等；

2)其他阐发：遊戲的公布量，遊戲的岑岭期，地域遊戲发型趋向

3、数据采集

點击這里便可下载：

4、数据處置

①處置包加载

#数据處置包
import pandas as pd
import numpy as np
#数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#pyecharts包，這個包是真的好用，举薦大師利用
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line,Scatter
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
#時候處置包
import datetime
import time
#字體設置
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

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②数据的加载

data=pd.read_csv('C:/Users/guanghua.yuan/Desktop/vgsales.csv')

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③初窥数据

data.info()

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字段的理解

④缺失值的處置

可以從上面看出,是出缺失值的，必要處置缺失值

data=data.dropna(how='any',inplace=True)
data.isnull().sum()

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可以看出，没出缺失值了

⑤反复值處置

經由過程果断Year和Name@往%7K67q%来%7K67q%来%7K67q%往除反%2Zz67%复@值

data=data.drop_duplicates(subset=['Year','Name'])
data.info()

複製代碼

可以看出，是有不少反复的。

5、数据阐发

①摸索每一年遊戲的公布量

Y_COUNT=data.groupby('Year')['Name'].count()
c=(
Bar()
.add_xaxis(Y_COUNT.index.tolist())
.add_yaxis("公布量",Y_COUNT.values.tolist(),category_gap="20%",color="#0f59a4")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="每一年的公布量",pos_left='45%'),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True,pos_top='10%'),肩周炎止痛藥膏,
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90)))
)
c.render_notebook()

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②分歧平台的累计公布量

P_COUNT=data.groupby('Platform')['Name'].agg({'Name':'count'}).rename(columns={'Name':'counts'}).sort_values(by='counts')
p=(
Bar()
.add_xaxis(P_COUNT.index.tolist())
.add_yaxis('',P_COUNT.counts.tolist(),color='#0f59a4')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='分歧平台的遊戲累计公布量',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='55%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=2000))
)
p.render_notebook()

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③分歧類型遊戲的数目

G_COUNT=data.groupby('Genre').agg({'Name':'count'}).rename(columns={'Name':'counts'}).sort_values(by='counts',na_position='first')
p=(
Bar()
.add_xaxis(G_COUNT.index.tolist())
.add_yaxis('',G_COUNT.counts.tolist(),color="#0f59a4",gap='50%')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='分歧類型的数目',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='55%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=2500))
)
p.render_notebook()

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④出書商的累计公布量

Pub_COUNT=data.groupby('Publisher').agg({'Name':'count'}).rename(columns={'Name':'counts'}).reset_index().sort_values(by='counts')
p=(
Bar()
.add_xaxis(Pub_COUNT.Publisher.tail(10).tolist())
.add_yaxis('',Pub_COUNT.counts.tail(10).tolist(),color="#0f59a4",gap='2%')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='出書商的累计公布量',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='55%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=35,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=1000))
)
p.render_notebook()

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⑤分歧出書商其他地域公布量

Gl_COUNT=data.groupby('Publisher').agg({'NA_Sales':np.sum,
'JP_Sales':np.sum,
'EU_Sales':np.sum,
'Other_Sales':np.sum}).rename(columns={'NA_Sales':'NA_sums',
'JP_Sales':'JP_sums',
'EU_Sales&#39德國馬膏,;:'EU_sums',
'Other_Sales':'Ot_sums'
}).reset_index().sort_values(by=['NA_sums','JP_sums','EU_sums'])
p=(
Bar()
增高神器,.add_xaxis(Gl_COUNT.Publisher.tail(10).tolist())
.add_yaxis('北美洲贩賣量',round(Gl_COUNT.NA_sums.tail(10)).tolist(),color="#0f59a4",stack="stack1")
.add_yaxis('日本贩賣量',round(Gl_COUNT.JP_sums.tail(10)).tolist(),color='#142334',stack="stack1")
.add_yaxis('欧洲贩賣量',round(Gl_COUNT.EU_sums.tail(10)).tolist(),color='#5698c3',stack="stack1")
.add_yaxis('其他贩賣量',round(Gl_COUNT.Ot_sums.tail(10)).tolist(),color='#5cb3cc',stack="stack1")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='分歧出書商其他地域公布量',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='40%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=20,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=900))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)
p.render_notebook()

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⑥遊戲類型的分歧地域贩賣量

Gl_COUNT=data.groupby('Publisher').agg({'NA_Sales':np.sum,
'JP_Sales':np.sum,
'EU_Sales':np.sum,
'Other_Sales':np.sum}).rename(columns={'NA_Sales':'NA_sums',
'JP_Sales':'JP_sums',
'EU_Sales':'EU_sums',
'Other_Sales':'Ot_sums'
}).reset_index().sort_values(by=['NA_sums','JP_sums','EU_sums'])
p=(
Bar()
.add_xaxis(Gl_COUNT.Publisher.tail(10).tolist())
.add_yaxis('北美洲贩賣量',round(Gl_COUNT.NA_sums.tail(10)).tolist(),color="#0f59a4",stack="stack1")
.add_yaxis('日本贩賣量',round(Gl_COUNT.JP_sums.tail(10)).tolist(),color='#142334',stack="stack1")
.add_yaxis('欧洲贩賣量',round(Gl_COUNT.EU_sums.tail(10)).tolist(),color='#5698c3',stack="stack1")
.add_yaxis('其他贩賣量',round(Gl_COUNT.Ot_sums.tail(10)).tolist(),color='#5cb3cc',stack="stack1")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='分歧出書商其他地域公布量',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='40%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=20,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=900))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)
p.render_notebook()

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⑦平台的地域贩賣量

PG_COUNT=data.groupby('Platform').agg({'NA_Sales':np.sum,
'JP_Sales':np.sum,
'EU_Sales':np.sum,
'Other_Sales':np.sum}).rename(columns={'NA_Sales':'NA_sums',
'JP_Sales':'JP_sums',
'EU_Sales':'EU_sums',
'Other_Sales':'Ot_sums'
}).reset_index().sort_values(by=['NA_sums','JP_sums','EU_sums'])
p=(
Bar()
.add_xaxis(PG_COUNT.Platform.tail(10).tolist())
.add_yaxis('北美洲贩賣量',round(PG_COUNT.NA_sums.tail(10)).tolist(),color="#0f59a4",stack="stack1")
.add_yaxis('日本贩賣量',round(PG_COUNT.JP_sums.tail(10)).tolist(),color='#142334',stack="stack1")
.add_yaxis('欧洲贩賣量',round(PG_COUNT.EU_sums.tail(10)).tolist(),color='#5698c3',stack="stack1")
.add_yaxis('其他贩賣量',round(PG_COUNT.Ot_sums.tail(10)).tolist(),color='#5cb3cc',stack="stack1")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='分歧出書商其他地域公布量',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='40%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=20,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=900))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)
p.render_notebook()

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⑧热點遊戲的销量

Pub_COUNT=data.groupby('Genre').agg({'Global_Sales':'sum'}).rename(columns={'Global_Sales':'sums'}).reset_index().sort_values(by='sums')
p=(
Bar()
.add_xaxis(Pub_COUNT.Genre.tolist())
.add_yaxis('',round(Pub_COUNT.sums).tolist(),color='#0f59a4',gap='2%')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='最受接待的類型遊戲',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='55%&#3皮膚保養方法,9;),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=1500))
)
p.render_notebook()

複製代碼

⑨销量最高的遊戲

youxi=data.sort_values(by='Global_Sales',ascending=True)
p=(
Bar()
.add_xaxis(youxi['Name'].tail(10).tolist())
.add_yaxis(&#沙發修理,39;',round(youxi.Global_Sales.tail(10)).tolist(),color='#0f59a4',gap='2%')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='最受脱销遊戲',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='55%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=35,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=90))
)
p.render_notebook()

複製代碼

⑩每一年的贩賣量

YS_COUNT=data.groupby('Year').agg({'Global_Sales':'sum'}).rename(columns={'Global_Sales':'sums'}).reset_index().sort_values(by='sums')
p=(
Bar()
.add_xaxis(YS_COUNT.Year.tolist())
.add_yaxis('',round(YS_COUNT.sums).tolist(),color='#0f59a4',gap='2%')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='每一年的贩賣量',pos_left='48%'),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%',pos_left='55%'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90,margin=20)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数目",type_="value",min_=0,max_=600))
)
p.render_notebook()

複製代碼

六：阐发建议

一、遊戲公布量從1993年起頭，遭到了電脑的逐步普及遊戲起頭暴发式增加，2008年到达颠峰，起頭逐年下滑，2011年-2012年呈現刊行量狂跌50%，後续逐步起頭下滑

全部遊戲市場近几年延续低迷，從2008年起頭呈現了不乱的遊戲，比方GTA，至今都另有大量的玩家。從2011年起頭下滑紧张，網诺遊戲大量的呈現，造成為了不少平台起頭寄托不乱的網诺遊戲吸金，不必要開辟新的遊戲

二、可以看出全部遊戲市場是由PS2和DS平台公布遊戲数目至多，第三名和第二名之間相差36%，至今還活泼的有PS2,DS等平台，可以看到索尼统治遊戲市場的暗影

三、全部遊戲市場從1980—2016年（数据统计），大師都對動作遊戲是比力青睐的，一绝骑尘。活動類和音樂類，脚色饰演類遊戲相差不太大，遊戲玩家對付這几類遊戲一向都钟爱，

至今這几類依然是主流，用户的快樂喜爱是几十年是根基没變革

四、南梦宫(Namco)，任天國（Nintendo），育碧软件（Ubisoft Entertainment SA）是排名前三，可以看出全部遊戲市場全部出書商刊行数目差距不是那末大，至今這几家仍在世，不竭推出新的產物

五、任天國遊戲的贩賣是散布在北美洲的，艺電公司（electronic arts）在欧洲和其他地域是受接待的，日本贩賣是较少的，索尼全世界市場都是比力好的，每一個地域贩賣量是比力高的，大部門出書商的销量都集中在北美洲，欧洲有一部門销量

六、動作類的遊戲销量大多集中在日本和北美洲，這2個地域也盛產動作類遊戲，全部北美洲遊戲销量都很是高的，其次是欧洲各個類型的销量都比力高，日當地區各種遊戲都是很是喜好的

七、全部平台销量最高的是Wii，每一個地域都很受接待，PS2的遊戲玩家重要集中在北美洲和日本，DS與PS也全部地域都受接待。

八、動作類遊戲依然是市場的主流，活動類與脚色饰演類全部市場都属於很是受接待

九、销量最高的遊戲是Wii SPORT遊戲

十、遊戲的销量最高的是集中在2000—2014年，全部市場是比力火热的，跟着網诺遊戲的風行，和智妙手機的普及，遊戲的愈来愈低迷。

七阐发陈述

阐发陈述有時候再写PPT........

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