Важные ссылки:
Как я работал:
Процесс начинается с поиска необходимых данных и их скачивания в подходящем формате. Далее таблица передаётся в репозиторий GitHub. Затем данные обрабатываются и преобразуются в среде Google Colab. Завершающий этап — визуализация информации посредством различных типов диаграмм с использованием инструментов ИИ.
В качестве исходного материала для анализа я выбрала набор данных с платформы Kaggle, включающий информацию о играх на Metacritic. В таблице представлены: дата выхода игры, платформа, оценка профессиональных критиков и отзывы пользователей.
Для меня как гейм‑дизайнера этот анализ особенно важен — он даёт возможность отследить закономерности и получить ценные инсайты о состоянии игровой индустрии.
Графики:
Вводный код:
Мною были использованы три вида графиков:
Гистограмма (hist)
Линейная (line)
Столбчатая (Bar)
Гистограмма
Гистограмма с накоплением (stacked histogram) Что показывает: распределение оценок критиков и пользователей в одном графике (наложение).
Так можно увидеть, в каких диапазонах чаще встречаются высокие/низкие оценки, совпадают ли мнения критиков и игроков или расходятся.
Линейная
График показывает две важные вещи про игровую индустрию с 1995 по 2021 год: как менялся средний рейтинг игр (зелёная линия с точками) и сколько игр выходило каждый год (серые столбики на фоне).
По нему можно увидеть, становились ли игры лучше или хуже, и как менялось их количество за эти годы.
Столбчатая
Этот график показывает топ-15 игр с самыми высокими оценками Metacritic. На нём видно, как название каждой игры соответствует её рейтингу в виде горизонтального столбика. Цвет столбиков меняется в зависимости от года выхода игры (чем новее игра, тем светлее цвет), а рядом с каждым столбиком указан точный балл рейтинга.
Игры расположены от самой высокооценённой к менее рейтинговым.
Исследование показало, что игровая индустрия за 1995–2021 годы достигла высокого уровня качества: множество игр получили оценки выше 90 баллов, а топ-15 включает настоящие шедевры разных лет. Количество релизов стабильно росло, при этом качество игр оставалось на высоком уровне. Современные проекты конкурируют с классикой, показывая, что индустрия постоянно развивается и совершенствуется.
Описание применения генеративной модели:
Генеративная модель применялась для создания кода, консультации по его написанию и оформлению всего проекта (лонгрид, графики, обложка).
Для создания обложки: — https://app.leonardo.ai
Для поиска ответов на вопросы по программе: — https://ask.chadgpt.ru/ — https://alice.yandex.ru/chat/
Сайт для построения графиков: — https://www.designcap.com/ — Exel
