Описание
Анализировать данные персонажей полезно для тех, кто хочет добиться успеха в определенной игре или просто получше познакомиться с каждым героем и разобраться в его сильных и слабых сторонах. Для своего анализа я выбрала датасет по Honkai: Star Rail. В этой игре достаточно много персонажей, есть определенные параметры, по которым их можно отнести к разным группам. Такое системное деление позволяет составить более четкие и понятные графики для ознакомления, что может пригодиться новичкам, которые еще плохо ориентируются во всех игровых понятиях. Honkai: Star Rail набирает все больше желающих поиграть и пройти весь доступный на данный момент сюжет, поэтому визуализация данных о персонажах этой игры сейчас актуальна и интересна. Датасет был найден на Kaggle
Начало работы
Для начала работы с данными я подготовила необходимый инструментарий: библиотеку Pandas для табличных данных, matplotlib.pyplot и seaborn для графиков и саму скачанную таблицу с датасетом
Цвета
Цвета для визуализации обозначают пути в Honkai: Star Rail. Они яркие и контрастные, что позволит лучше ориентироваться в графике и отличать разные характеристики. Цвета были извлечены в Adobe Color
Графики
Сначала я решила показать распределение персонажей по редкости и пути. Для этого я выбрала тепловую диаграмму. Этот способ визуализации позволяет сразу оценить две категории измерения, а также их пересечение. Так намного удобнее и быстрее получится посмотреть сколько в игре персонажей определенной редкости, относящихся к данному пути.
Далее мне захотелось посмотреть как только 5-звездочные персонажи разделены по путям. Для этого я использовала уже круговую диаграмму. По ней удобно анализировать данные когда категорий не очень много, нужно посмотреть процентное соотношение частей чего-то целого. Например, в моем случае можно увидеть сколько из всех 5 звездочных персонажей относятся к определенным путям.
Еще я подумала, что круговая диаграмма может хорошо показать распределение персонажей по редкости непосредственно. На ней видно, что количества почти равны, то есть в игре равномерное распределение 4 и 5 — звездочных персонажей, но при этом вторых все же меньше.
В следующих графиках я показываю характеристики отдельно взятых персонажей, выявляю лидеров в определенных категориях и сравниваю их характеристики. Для этого я использовала линейные и столбчатые диаграммы. По ним удобно сравнивать показатели всех персонажей по характеристикам и выявлять лучших, что мне и нужно в этой части анализа.
На данном графике представлено 5 персонажей с самым высоким уровнем XP. Благодаря столбчатой диаграмме можно удобно отследить и числовой показатель и лидера по этому показателю.
Эта линейная диаграмма показывает десять лучших персонажей по показателю скорости.
Далее я решила отобразить показатель атаки и опять выделить десятку лидирующих по этому критерию
Также мне показалось нужным наглядно показать на сколько заметны различия по уровню атаки у персонажей разной редкости, для этого я опять использовала линейную диаграмму
Выводы
В ходе работы удалось наглядно рассмотреть данные персонажей, проанализировать их характеристики по сравнению с другими, что может помочь при прохождении игры Honkai: Star Rail. Такая визуализация данных делает более простым и логичным выбор того или иного героя для достижения различных целей.
Описание применения генеративной модели
Для помощи в исправлении ошибок и поиска правильного решения в трудных моментах использовалась нейросеть ChatGPT
датасет и блокнот
Ссылка на папку
