Я выбрала данные для анализа по данной теме по ряду возникающих вопросов, которые я разделила на блоки с объяснением:
•Анализ целевой аудитории игр или платформ: Изучив распределение оборудования, можно улучшить техническую поддержку, адаптировать разработку игр и настроить графику под наиболее распространенные конфигурации.
•Технологические тенденции: Необходимо следить за совершенствованиями технологий, например, за увеличением спроса на видеокарты с определённым объемом VRAM или за применением новейших процессоров.
•Анализ уровня технической подготовки пользователей: Это позволяет оценить, насколько пользователи способны запускать игры с высокими системными требованиями.
Также хочу выделить наиболее интересную для меня причину. Я хотела узнать какое оборудование будет работать с наибольшей производимостью исходя из моих потребностей.
Данные для анализа были взяты с платформы Steam: Steam Hardware & Software Survey
цветовая палитра
В качестве прототипа для создания цветовой палитры был использован начальный экран STEAM, который я обрезала для получения более гармоничного цветового решения без использования «лишних» цветов.
Для визуализации данных я использовала наиболее подходящие на мой взгляд виды диаграмм для различных категорий.
Гистограмма 3D.
Горизонтальная столбчатая диаграмма.
Линейный график.
Круговая диаграмма.
Столбчатая диаграмма с накоплением.
Точечная диаграмма
Радиальная диаграмма
График 1.
Для того чтобы понять, какого бренда видеокарту стоит брать, я проанализировала данные о доли рынка каждого из производителей
По результату графика я поняла, что наиболее популярными видеокарами для пользователей Steem являются Nvidia. Что меня удивило, видеокарты производства Intel находятся на 3 месте, хотя я предполагала, что по популярности они обойдут AMD.
График 2.
Для понимания какую модель всё-таки стоит брать, я создала топ 10 самых популярных моделей у игроков, пользующихся платформой Steam.
Этот график может упростить для игроков поиск видеокарты. Ведь при помощи графика можно понять какие видеокарты наиболее вероятно подойдут вам, благодаря тому, что видно долю рынка каждой из моделей.
График 3.
Для выделения наиболее распространенного объёма видеопамяти, я создала интересный вид линейного графика, который наглядно демонстрирует результат показателей из датасета
Этот код включает в себя несколько интересных функций обработки данных:
plt.tight_layout() — автоматически подгоняет элементы графика для избежания пересечений элементов.
data_sorted['vram_num'] = data_sorted['value'].str.extract(r'(\d+)').astype(float)— извлекает число, указывающее объём VRAM из текстовых строк, чтобы позже отсортировать по нему. Использует регулярное выражение r'(\d+)'.
График 4.
В графике № 4 были рассмотрены два производителя процессоров и их доли среди пользователей приложения Steam.
В данном графике были использованы методы set_*(): set_color(), set_fontweight(), set_fontsize(), которые помогли настроить визуальные параметры текста и графика.
График 5.
Помимо создания столбцов графика была использована функция plt.plot() для реализации плавной линии тренда, которая иначе называется скользящая средняя.
График 6.