Визуализация игровых паттернов

Датасет был взят с сайта «Kaggle.com». Название датасета на сайте: «Gaming Hours vs Academic & Work Performance». Формат датасета: csv.

Почему был взят этот датасет за основу? Огромное количество данных, на основе которых можно сделать достаточно много выводов и визуализировать их. Количество игровых часов, соотношение гендеров, игровые часы и т. д.

Также повилял профессиональный интерес. Я учусь на направлении «геймдизайн», поэтому такого рода данные отзываются во мне сильнее других, интересуют меня в первую очередь и были взяты мною в качестве источника данных для этой работы.

Для визуализации был использован шрифт «Dejavu Sans». В плане цветовой стилистики были выбраны яркие неоновые цвета. В совокупности с тёмным фоном должно создаваться ощущение игрового интерфейса, для поддержания игровой тематики данной работы.

В визуализации была задействована круговая диаграмма, а также несколько видов столбчатых диаграмм.

Эта столбчатая диаграмма показывает нам общее количество игровых часов мужчин-респондентов и женщин-респондентов. по ней видно, что суммарное количество игровых часов превалирует у женщин-геймеров.

Этот график способствует изучающему анализу, поскольку я его строил для себя. Мне было интересно разобраться подробнее в датасете, прежде, чем делать какие-то корреляции, выводы и визуализацию на основе этих выводов. Такие простейшие графики помогают мне лучше понять датасет.

Какой статистический метод здесь используется? агрегирование данных по группам для сравнения категорий по суммарному значению показателя.

Круговая диаграмма для изучающего анализа. Хотелось понять точное количество женщин и мужчин и их процентное соотношение в датасете.

Статистический метод в виде подсчёта частот по категориям.

Что означают эти графики? Большинство пользователей из датасета играет несколько часов в день; экстремально большие значения редки. Сон и оценки концентрируются вокруг средних значений (нет тотального недосыпа). Этот график задаёт контекст: мы анализируем в основном «обычных» игроков, а не «хардкорных» геймеров. То есть, совокупность этих графиков показывает нам, что в этом датасете мы имеем дело с умеренными геймерами, которые не тратят такое количество часов на игры, которые бы в результате существенно сказывались на их успеваемость в учёбе\работоспособность.

Здесь применяется метод объясняющего анализа, поскольку возникает необходимость интерпретации и объяснения визуализации из-за большого количества данных.

также здесь используются описательный статистический метод.

Левый график: 1)у каких жанров средняя оценка выше, а у каких — ниже; 2)насколько сильны различия. Все столбики примерно на одном уровне, из чего мы можем сделать вывод, что существенных различий в успеваемости между жанрами не наблюдается. То, во что человек играет, практически не влияет на оценки\рабочий КПД.

Правый график: 1)какие жанры ассоциируются с более высоким средним стрессом; 2)какие — с более низким. Судя по графику, есть несущественная разница в жанре игры и уровнем стресса. Сам факт игры повышает уровень стресса.

Для геймдизайнеров это даёт ориентиры: как подбирать жанр/механики в зависимости от цели продукта (расслабление vs азарт).

Здесь используется объясняющий анализ, поскольку мы не можем просто «изучить» эти данные, нам необходимо их интерпретировать, чтобы они нам дали ответы на такие вопросы как:

1. Есть ли жанры, с которыми связана более высокая/низкая успеваемость?
2. Какие жанры ассоциируются с более высоким/низким стрессом?

Здесь используется статистический метод: сравнение средних значений по категориям (группировка и усреднение).

Использование искусственного интеллекта при создании этого проекта было осуществлено в следующих пунктах:

1. Создание изображения для обложки. Изображение было сгенерировано с помощью нейросети «https://deepai.org». Промпт: «A young guy, 20-25 years old, is sitting tensely at a computer in his room, he is playing a shooter video game».
2. Генерация идей по анализу данных (какие зависимости и визуализации могут быть интересны), помощь в подборе типов графиков, подсказки по синтаксису в языке Python и оформлению единого стиля графиков, создание единого стиля «игрового интерфейса». Использовалась нейросеть ChatGPT (модель OpenAI): «https://chatgptx.ru/chat/c8afd767-4782-4243-90a5-30cb8d182c52». Некоторые промпты:
3. «Мне нужно провести анализ этих данных в питоне и визуализировать их. Какие варианты предложишь?»
4. «Как создать единый стиль „игрового интерфейса?“»
5. «Можешь подробнее объяснить для меня значение графика 1?»

Ссылка на датасет и файл блокнота: https://drive.google.com/drive/folders/1NJKm3J7xgtcANMkdHGQ5hXjFMRUsQlG0?usp=sharing