Original size 840x1264

Steam в деталях: визуализация данных

PROTECT STATUS: not protected

«This isn’t working.»

— Gabe Newell

post

План проекта:

  • Вводная часть
  • Загрузка данных
  • Анализ данных
  • Графики
  • Итоги

Вводная часть

Я выбрала для анализа данные платформы Steam, которые включают информацию об играх, пользователях и их рекомендациях. Эти данные были взяты с сайта Kaggle, одного из самых популярных ресурсов для работы с открытыми наборами данных. Датасет состоит из трёх основных файлов:

games.csv:

Содержит информацию об играх: название, дата выпуска, рейтинг, цена, поддержка платформ (Windows, Mac, Linux), а также дополнительные данные, такие как поддержка Steam Deck.

recommendations.csv:

Содержит отзывы пользователей: рекомендуют ли они игру, количество часов, проведённых в игре, и другую метаинформацию.

users.csv:

Содержит данные о пользователях: количество купленных продуктов и количество оставленных отзывов.

Эти данные представляют собой богатый источник информации о поведении пользователей Steam, популярности игр и трендах в игровой индустрии.
big
Original size 1366x738

Почему мне было интересно проанализировать именно эти данные?

Актуальность:

Steam — одна из крупнейших платформ для распространения компьютерных игр, и её данные отражают современные тренды в игровой индустрии.

Разнообразие данных:

Датасет включает информацию о играх, пользователях и их взаимодействии с платформой, что позволяет провести многогранный анализ.

Практическая ценность:

Анализ этих данных может быть полезен для разработчиков игр, маркетологов и самих пользователей. Например:

Какие игры наиболее популярны и почему?

Как цена влияет на рейтинг игры?

Личный интерес:

Я сама являюсь пользователем Steam, и мне было интересно узнать, как устроена платформа изнутри, какие игры чаще всего рекомендуют и как пользователи взаимодействуют с играми.

Шаг 1: Загрузка данных

Original size 1366x768

Устанавливаем нужныe библиотеки и подгружаем данные

Original size 1648x1080

Предобработка данных: привели даты к формату datetime

Данные загружены, приступаем к следующему шагу!

Шаг 2: Анализ данных

0

Анализ по пунктам: Распределение игр по годам выпуска, Распределение игр по рейтингам, Соотношение рекомендаций, Средние цены на игры по годам, Топ 10 самых популярных игр по кол-ву отзывов

Таким образом я сразу собрала материалы для графиков и перепроверила данные на ошибки, если они возникнут. Большой плюс формата .ipynb в том, что можно разделить работу по маленьким кусочкам и не натыкаться на неизвестные ошибки!

Шаг 3: Графики

Распределение игр по годам выпуска:

Original size 1366x768
Распределение игр по годам выпуска — это важный аспект анализа данных Steam, который позволяет понять, как менялась активность разработчиков и издателей игр с течением времени.
Original size 1366x768

Количество выпущенных игр увеличивается с каждым годом, это может свидетельствовать о росте популярности платформы Steam и увеличении числа разработчиков, публикующих свои игры.

Распределение игр по рейтингам

Original size 1366x766

Распределение игр по рейтингам — это ключевой показатель, который позволяет оценить общее качество игр на платформе Steam, а также понять предпочтения пользователей.

Original size 1366x768

Позитивный; Очень позитивный; Смешанный; В основном позитивный; В основном негативный; В подавляющем большинстве позитивный; Отрицательный; Очень негативный; В подавляющем большинстве негативный

Большинство игр имеют рейтинг «Very Positive», это говорит о высоком качестве контента на платформе. Однако значительная часть игр имеет рейтинг «Mixed», это может указывать на: — Несоответствие ожиданиям пользователей.

— Проблемы с качеством (например, баги, плохая оптимизация).

— Недостаточную поддержку со стороны разработчиков.

Соотношение рекомендаций

Original size 1366x768

Соотношение рекомендаций — это важный показатель, который отражает, насколько пользователи довольны играми и готовы рекомендовать их другим. Этот анализ помогает понять общее удовлетворение пользователей и выявить потенциальные проблемы или успехи в играх.

Original size 1366x768

Подавляющее большинство игр на площадке имеют высокий процент рекомендаций, это говорит о высоком уровне удовлетворённости пользователей.

Средние цены на игры по годам

Original size 1366x768

Изменение средних цен на игры по годам — это важный показатель, который позволяет понять динамику ценовой политики на платформе Steam. Этот анализ помогает выявить тренды, связанные с экономическими факторами, изменениями в игровой индустрии и поведением пользователей.

Original size 1366x768

Увеличение средних цен на игры ближе к 2024 году отражает общие тренды в игровой индустрии, такие как рост стоимости разработки, инфляция и увеличение спроса. Этот тренд имеет как положительные (увеличение доходов разработчиков), так и отрицательные (снижение доступности для пользователей) последствия.

Топ-10 самых популярных игр по количеству отзывов

Original size 1366x768

Количество отзывов — это важный показатель популярности игры на платформе Steam. Оно отражает, насколько активно пользователи взаимодействуют с игрой: оставляют отзывы, делятся мнениями и рекомендациями.

Original size 1366x768

В топ-10 входят игры разных жанров: шутеры (Team Fortress 2, CS: GO, Paladins), RPG (The Witcher 3, Fallout 4, Dark Souls III), survival (Rust) и даже приложения (Wallpaper Engine). Это показывает разнообразие интересов пользователей Steam.

Ещё нельзя не учесть тот факт, что многие игры из топ-10 (Team Fortress 2, CS: GO, Paladins, Dota 2) распространяются бесплатно, что делает их доступными для широкой аудитории.

Зависимость цены от рейтинга игр

Original size 1366x768

Зависимость цены от рейтинга игр — это важный аспект анализа, который позволяет понять, как цена влияет на восприятие игры пользователями и наоборот.

Original size 1366x768

Пользователи более снисходительны к дешёвым или бесплатным играм, но более критичны к дорогим играм. Если дорогая игра не оправдывает ожиданий, это может привести к низким рейтингам.

Каковы итоги?

post

Анализ данных Steam показал, что успех игр на платформе зависит от множества факторов, включая качество контента, цену, рейтинги и рекомендации пользователей.

Понимание этих факторов помогает разработчикам создавать более качественные игры, пользователям — выбирать подходящий контент, а платформе Steam — улучшать свои сервисы и поддерживать сообщество. Этот анализ также подчёркивает важность обратной связи от пользователей и постоянного улучшения качества игр для поддержания интереса и удовлетворённости аудитории.

Используемые материалы для проекта

  • Директория проекта
  • DeepSeek — помощь в усвоении библиотек Python и устранении ошибок кода
  • Adobe Color — редакция и подбор цвета
  • Carbon — стильная подача кода
  • Kaggle — огромная база Датасетов для анализа
  • Dataset — используемый в проекте
  • LeonardoAI — для генерации изображений
post

Промпты, используемые в LeonardoAI для генерации маскота:

Cute anime-style girl mascot for Steam, with pastel mint hair (#D6FDF2) and pink highlights (#F22EAE). She wears a futuristic outfit in black (#111419) with green (#26BF30) and orange (#F2AE2E) accents. Her eyes are large and gradient pink-green. Background features Steam-themed elements like gears and controllers, with a glowing Steam logo. Vibrant cyberpunk kawaii style. ------------ Create a vibrant anime-style illustration of a cute girl mascot for Steam, actively participating in a gaming environment. The character has pastel mint hair (#D6FDF2) styled in twin tails with glowing pink highlights (#F22EAE). She wears a futuristic outfit with black (#111419) as the base color, accented with green (#26BF30) and orange (#F2AE2E) details, resembling a gaming uniform. Her large, expressive eyes have a gradient of pink and green. She is holding a Steam Controller, surrounded by dynamic gaming elements like floating game icons, glowing neon lights, and a holographic Steam logo in the background. The scene is set in a cyberpunk cityscape with a kawaii aesthetic, blending futuristic technology with playful charm

Steam в деталях: визуализация данных
Project created at 02.04.2025
We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more