Original size 768x1232

Финальный проект: Анализ данных мира Valorant

Важное

Ход действий

— Поиск интересных данных

— Скачивание таблицы в подходящем формате

— Пересылка таблицы в GitHub

— Обработка и преобразование данных в Google Colab

— Визуализация данных с помощью различных типов диаграмм ИИ

Для анализа данных я взяла таблицу по игре Valorant, шутеру от первого лица, известного по всему миру. В таблице рассматриваются характеристики героев, карт, игроков и команд. Вопрос очень остро стоит для меня, как для гейм-дизайнера, ведь благодаря более углубленному изучению, можно будет отследить некоторую тенденцию и получить еще больше информации о продукте и о том, как у него получается удерживать игроков у себя по сей день.

Информация была получена на сайте Kaggle.

Графики

Вводный код

Каждая из таблиц храниться в своей ячейке, поэтому блокнотов было несколько.

! pip install seaborn

создает: Requirement already satisfied: (дальше данные)

используется необязательно.

Original size 1992x1370

Мною были использованы три вида графиков:

1. Гистограмма (hist)

2. Линейная (line)

3. Столбчатая (Bar)

Гистограмма

Original size 2024x726
Original size 1538x1166

С помощью этой гистограммы можно отследить количество выигранных матчей из всех тех, где участвовала команда.

*Было использовано малое количество команд, ради лучшей визуальной презентации.

Original size 1517x1167

Линейная

Original size 2482x1646

Через линейные графики можно найти некоторую закономерность у рейтинга агента игрока и средним боевым счетом (ACS).

Они очень схожи по показателям.

Original size 1818x1768
Original size 1515x1420
Original size 1506x685

Диаграмма созданная в Design Cap (слева).

Те же данные, но в в виде гистограммы.

Столбчатая

Original size 1829x557

Диаграмма созданная в Google Colab (справа) и Диаграмма созданная в Design Cap (слева).

Благодаря этим графикам можно легко понять какая из карт игры самая популярная у игроков, и отследить локации, которым они отдают предпочтение.

Original size 1912x783

Диаграмма созданная в Google Colab (справа) и Диаграмма созданная в Design Cap (слева).

Описание применения генеративной модели

Для создания обложки: - https://ideogram.ai

Для поиска подходящей палитры: - https://coolors.co - https://www.zleague.gg/theportal/valorant-hex-codes-explained/

Для поиска ответов на вопросы по программе: - https://ask.chadgpt.ru/ - stackoverflow.com

Обложка

Original size 3535x2048

Палитра

Original size 1600x1200
Original size 3655x2069

Сайт для постройки диаграммы

Original size 3702x1911
Финальный проект: Анализ данных мира Valorant