python游戏数据分析

该项目基于kaggle的steam游戏销售数据,分析了1980-2016年电子游戏市场的发展趋势,发现2008、2009年后销量下滑。数据清洗后,通过市场、用户、发行商等维度进行建模,提出销量下滑可能由渠道、价格、用户搜索、口碑等因素影响。建议优化渠道配置、产品定价、搜索推荐算法,并关注行业经济、政策、竞争环境等因素。

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python游戏数据分析

数据分析思维导图
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1.项目背景简介
本次项目分析所用数据集来源于kaggle steam游戏各地区销售数据,可以通过不同国家、发布者、游戏类型,地区收益等因素,对销售数据进行分析,提出有效的建议,帮助电子游戏销量提高
提出问题
1.电竞游戏行业近年来的发展状况
2.电子游戏市场分析:受欢迎的游戏、类型、发布平台、发行人等属性归类;
3.各地区、各类型游戏销售下滑的原因

数据清洗

导入数据:
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理解数据:根据现有的字段,可以从用户、发行商、市场、各地区销售额等方面去分析,得到近年来电子游戏的市场销售情况。

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由描述统计结果可知,该数据集包括1980-2016年的电子游戏销售情况,其中涉及到16598款游戏,由578个发行商,31中游戏类型,12类游戏平台。
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