поведение людей в видеоиграх

В поиске подходящего датасета на сайте kaggle.com, я наткнулся на данные о поведении людей в онлайн играх. Поскольку я безумно люблю видеоигры и не редко в них играю, захотелось узнать, какое у людей поведении в этой среде, играет чаще молодежь или более взрослое поколение, кто и где чаще совершает онлайн покупки в онлайн играх и какое большинство игроков в гейминге: случайные игроки или заядлые любители

Типы диаграмм и графиков которые использованы в проекте: 1 — Гистограмма 2 — тепловая карта 3 — линейный график 4 — Гистограмма горизонтальная 5 — Круговая диаграмма

Для начала я загрузила основной файл с данными о поведении людей в онлайн играх: online_gaming_behavior_insights (18).csv

затем я подготовила необходимый инструменты: библиотеку pandas для обработки табличных данных, matplotlib.pyplot и seaborn для построения графиков.

определила основные, главные цвета, на которых впоследствии строились цветовые решения

первый график иллюстрирует суммарную выручку, которая открывает глаза на то, на ком действительно строится фундамент экономики игр. и несмотря на равный средний чек, основную прибыль компании приносит сегмент 36-50 лет за счет своей массовости

после столбчатой диаграммы я сразу решила проверить в каких жанрах и в каком возрасте люди проводят больше всего часов в неделю.

с помощью линейного графика отражается зависимость среднего времени игры от конкретного возраста. график получился зигзагами, что означает, что в данные, которые я взяла, содержат много случайности

горизонтальный столбчатый график иллюстрирует, в каких странах люди больше играют в онлайн игры. в каких странах более развита тенденция погружения в онлайн среду

круговая диаграмма показывает уровень вовлеченности. Это ответит на критически важный вопрос: какую часть твоей аудитории составляют «хардкорщики» (High), а какую — новички или случайные игроки (Low)?

таким образов, я провела анализ данных о поведении людей в онлайн играх. Я узнала в каких странах люди играют больше, кто больше вовлечен в видеоигры, а кто больше вкладывает деньги в интернет магазины игр, но к сожалению, не на все вопросы удалось получить ответ, поскольку в данных много случайных или средних показателей, что создает равномерные графики.

В ходе работы я пользовалась помощью Gemini для объяснение непонятных мне вещей и исправление ошибок в моих кодах