Концепция
Видеоигры давно перестали быть просто развлечением — это многомиллиардная индустрия, культурный феномен и огромный пласт данных. Я выбрала эту тему, потому что сама являюсь активным игроком: в свободное время я либо играю сама, либо смотрю летсплеи. Мне стало интересно, какие игры действительно привлекают внимание людей по всему миру и как распределяются предпочтения между разными регионами.
Цель проекта — наглядно показать структуру мировых продаж видеоигр: какие жанры и платформы лидируют, а также как отличаются вкусы геймеров в Северной Америке, Европе, Японии и остальном мире.
Эта инфографика поможет разработчикам и издателям понимать, на какие рынки ориентироваться, а обычным игрокам — увидеть общемировые тренды и лучше понять свою роль в этом сообществе.
Исходные данные
В основе проекта лежит датасет «Video Games Sales Analysis and Visualization» с платформы Kaggle: https://www.kaggle.com/code/snanilim/video-games-sales-analysis-and-visualization/notebook
Данные содержат информацию о продажах игр с 1980-х годов по 2016 год, включая названия, жанры, платформы, издателей и региональные продажи (NA, EU, JP, Other).
Проект выполнен на основе моей работы, сделанной в прошлом году: https://hsedesign.ru/project/65ce59e4a476457ab4d0a53897739813
Инфографика
Сборная инфографика
Мокапы
Инфографика создавалась как плакат, который может быть использован в качестве аналитического материала в медиа или как постер для офиса игровой студии. Ниже представлены варианты её размещения.
Процесс создания
Пайплайн создания инфографики был построен на связке анализа данных и визуального оформления.
1)Загрузка и анализ данных: Датасет с Kaggle был загружен в среду Google Colab. С помощью библиотек Pandas и NumPy я отфильтровала данныеи продажи по жанрам, платформам и регионам.
Первичная визуализация: Все графики были построены на языке Python. Это позволило точно отразить числовые пропорции.
Дизайн и компоновка: Полученные графики я импортировала в Figma. Там я переработала их визуальное оформление: поменяла цветовую палитру на приглушенные «пиксельные» тона, подобрала ретро-шрифты и собрала их в единую композицию формата А2, вдохновляясь эстетикой старых игровых журналов и пиксельной графикой.
Мокапы и финальная полировка: Финальный макет был размещён на мокапах, чтобы показать, как инфографика будет выглядеть на реальном носителе.
Инструменты
Python
Google Colab
Leonardo.ai
