Original size 896x1152

Эволюция жанров видеоигр: анализ популярности (1980–2023)

PROTECT STATUS: not protected
The project is taking part in the competition

Концепция

В этом проекте я анализирую, как менялась популярность жанров видеоигр с 1980 по 2023 год. В качестве данных я использовал датасет с информацией об играх, их жанрах, датах релиза, пользовательских оценках и показателях вовлечённости. Цель исследования — понять, какие жанры доминировали в разные периоды, как менялась их относительная доля и существует ли связь между популярностью и качеством игр.

big
Original size 1152x896

Для анализа я использовал Python и библиотеку Pandas, а для визуализации — Matplotlib. Графики я стилизовал в игровой пиксельной эстетике, чтобы визуальный стиль соответствовал тематике данных. Цветовую палитру я сгенерировал с помощью искусственного интеллекта, а также использовал ИИ для решения проблемы с легендами на двух графиках.

Код

Загрузка библиотек и файла

big
Original size 1167x527

Я подключаю Pandas для анализа данных, NumPy для вычислений и Matplotlib для построения графиков. Файл загружается через Google Colab, чтобы код было удобно запускать онлайн.

Глобальный стиль и палитра

Original size 1099x961

Здесь я настраиваю единый визуальный стиль: тёмный фон, крупные шрифты и неоновые цвета. Палитру цветов я сгенерировал с помощью ИИ, чтобы она выглядела гармонично и соответствовала игровой эстетике.

Original size 914x341

Вспомогательные функции

Original size 1202x1337

В этом блоке я создаю функции для очистки данных: преобразование чисел с суффиксами K/M/B, безопасное чтение списков жанров, а также функции для добавления CRT-эффектов — сканлайнов и шума.

Очистка и подготовка данных

Original size 1260x933

Я привожу даты к формату datetime, извлекаю год релиза, очищаю числовые столбцы и разбиваю список жанров так, чтобы каждая игра могла относиться к нескольким жанрам.

Агрегация данных

Original size 1090x749

На этом этапе я выбираю самые популярные жанры и агрегирую данные по годам: считаю суммарную популярность и среднюю оценку.

Графики

График 1 — Линейный

0

Показывает, как менялась популярность топ-жанров по годам. Он позволяет увидеть долгосрочные тренды и пики интереса. Для этого графика я использовал ИИ, чтобы исправить проблему с легендой: обозначения жанров сливались с фоном, и ИИ помог подобрать решение с фоном и цветом текста.

График 2 — Столбчатый

0

Отражает суммарную популярность жанров за весь период. Удобен для прямого сравнения жанров между собой.

График 3 — Гистограмма

0

Показывает распределение пользовательских оценок внутри самого популярного жанра, что даёт представление о качестве игр.

График 4 — Точечный

0

Здесь я анализирую связь между популярностью и средней оценкой. Я использую логарифм популярности, потому что значения сильно различаются по масштабам, и без логарифма точки сливались бы в одну область.

График 5 — Stacked Area

0

Показывает долю жанров в общей популярности по годам. В этом графике я также использовал ИИ для решения аналогичной проблемы с легендой, которая уже возникала в самом первом графике.

Вывод

Анализ показал, что структура игровой индустрии со временем меняется: одни жанры теряют доминирование, другие — выходят на первый план. При этом высокая популярность не всегда означает высокую среднюю оценку, что говорит о различии между массовым интересом и качеством контента.

Описание применения генеративной модели

ChatGPT

Генерация стилизованной цветовой палитры для графиков, исправление проблем с легендой в 1 и 5 графиках.

Qwen Chat

Генерация стилизованной обложки и изображения геймпада в выбранной ранее цветовой палитре.

Ссылки

We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more