Изучение трендов скидок на видеоигры с использованием Python на Deziiign

Когда зашла речь о выборе датасетов, вопроса о выборе темы не стояло. Видеоигры были интересны мне всегда, потому я и учусь на гейм-дизайне.

Суть анализа была в том, чтобы лично на объективных данных удостовериться в моих субъективных убеждениях. У меня есть определенные мысли на тему жанров, конкретных игр и их продажах. Однако утверждать что-то на основе моих впечатлениях не верно.

Потому с помощью этого датасета, я попытался узнать верны ли мои мысли. Действительно ли есть условные формулы успеха. Действительно ли делая игру в определенном жанре, разработчик повышает или понижает свои шансы на успех.

Идея сформировалась, осталось найти подходящий датасет, который сможет предоставить нужную информацию в достаточном объеме.

Осталось придумать графики, с помощью которых можно получить какую-то новую информацию.

Корреляция между общими продажами и продажами в Европе
Корреляция между количеством продаж и жанром
Корреляция количеством продаж в Европе и жанром
Преобладающие жанры в определенных годах
Топ-10 игр по глобальным продажам
Сравнение продаж в разных регионах

После этого для каждого из графиков формируется подробная инструкция, это становится промптом для ChatGPT.

Для каждой диаграммы были отдельные ошибки или недопонимания. Здесь проходили попытки или объяснить, или исправить самому. То есть работу с ChatGPT была формата вопрос ответ. Я либо объяснял, либо дополнял промпты, чтобы ChatGPT исправил те ошибки, которые я не могу.

Корреляция между общими продажами и продажами в Европе