В качестве данных для анализа я выбрала таблицу содержащую количество реплик персонажей популярной игры Genshin Impact, игрой интересуется множество людей по всему миру, поэтому было бы интересно выяснить, каким персонажам уделяется большего всего внимания со стороны разработчиков. Узнать это можно путем анализа игрового контента связанного с разными персонажами, принимавшими участие в сюжете.
Мне было интересно анализировать именно эти данные, так как я самая уже несколько лет являюсь фанатом этой игры, и у меня, как и у всех других игроков есть любимые персонажи, сюжетные арки и диалоги. Для других членов комьюнити эти данные также имеют ценность, потому что дают возможность посмотреть входят ли их любимые персонажи в число «любимчиков» со стороны компании создателей — «Hoyoverse».
Для анализа я решила использовать столбчатые диаграммы, потому что они позволяют четко и наглядно рассмотреть даже незначительные различия между количеством голосовых реплик. А также потому что мне нравятся больше всех остальных.
В первую очередь я решила определить самых популярных и самых непопулярных персонажей. Это было сделано путем подсчета количества реплик у персонажей. После этого данные были распределены на две вышеупомянутые категории.
Мир Тейвата (мир в котором происходит путешествие по сюжету игры) разделен на несколько сюжетных территорий. Мне стало интересно провести подсчет самых разговорчивых и молчаливых героев для одного из моих самых любимых регионов Ли Юэ, однако в созданном мною коде можно легко провести замену на любой другой, для получения желаемых данных.
В таблице также есть данные о событии в рамках которого персонажи произносят свои реплики, мне было интересно найти самую большую по количеству контента категорию, однако вместо ожидаемых мною больших сюжетных историй, популярными по подсчетам программы оказались разного рода категории дополнительных фраз, раскрывающих вкусы и предпочтения героев на разные темы, которых у каждого персонажа по одной, тем не менее было любопытно какие данные покажет в графике программа.
ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕРАТИВНОЙ МОДЕЛИ
Для создания работы использовалась генеративная модель с целью освоения курса. Chat GPT URL: https://openai.com/index/chatgpt/
