Анализ Major

Мой проект посвящён анализу данных о Major, потому что это та игра, в которой я провела наиболее количество часов, начиная ещё с CS: GO. Спустя годы игры она мне не наскучила, ведь там нет предела совершенству.

Типы графиков, которые я планирую использовать для визуализации данных: (1) Столбчатая диаграмма (2) Точечный график (scatter plots) (3) Круговая диаграмма (4) Тепловая карта

Для цветового оформления я выбрала жёлтый цвет (FFE32B), так как он символизирует цвет медали, цвет победы. Красный (FF0000) был выбран такой же акцентный, он символизирует борьбу.

Качество обложки было улучшено при помощи нейросети airbrush.

Данные для проекта были получены из открытых источников, в частности из Википедии, но это не был готовый датасет. Поэтому они были предварительно собраны, структурированы, очищены и приведены к единому формату перед проведением анализа и визуализации. Для работы с табличными данными использовалась библиотека pandas, а для построения графиков и визуального анализа библиотека matplotlib. Вся работа была выполнена в среде Google Colab.

Диаграмма показывает количество побед команд на турнирах Major из файла major_winners.csv, отсортированное по убыванию. Цветовое различие используется для выделения команд с несколькими победами и команд с единичными победами. Отменённый турнир в 2020 года был исключён из данных, так как не имел победителя.

График визуализирует смену Топ-1 игроков HLTV по годам в период с 2013 по 2024 год. Каждая точка соответствует одному году и игроку, занявшему первое место в индивидуальном рейтинге. Такой формат позволяет проследить периоды доминирования отдельных игроков и моменты смены лидерства на профессиональной сцене.

На основе исходных датасетов был сформирован дополнительный аналитический датафрейм (df_effect), содержащий агрегированные показатели, необходимые для анализа влияния игроков на результаты команды.

Эта таблица показывает, как менялась результативность команды на турнирах Major до и после прихода ключевого игрока. По вертикали: команды и игроки, которые к ним присоединились. По горизонтали: периоды до прихода игрока и после его прихода. Значение в ячейках: доля побед команды в соответствующий период. Цветовая кодировка используется для наглядного сравнения, где красный — низкая доля побед, а жёлтый — высокая доля побед.

Сравнение этих периодов позволяет оценить то, что усилил ли конкретный игрок команду и повлиял ли он на её результаты. Цветовая визуализация упрощает анализ и делает различия между периодами более наглядными.

В ходе работы у меня получилось проанализировать датафрейм, что позволило построить графики и диаграммы. Анализ помог выявить влияние лидирующих игроков на победу команды, смену лидеров и динамику развития профессиональной сцены.