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Python数据分析——Steam大促之人口增长

Python数据分析——Steam大促之人口增长

Python数据分析——Steam大促之人口增长


在当今数字时代,数据分析已成为解决问题和制定策略的关键工具之一。特别是在在线游戏市场这样一个竞争激烈且变化迅速的领域,对游戏销售数据进行深入分析显得尤为重要。以下是我们针对Steam平台游戏销售数据的分析概述:


数据收集与整理


利用Python编程语言,收集了一段时间内的Steam游戏销售数据,并进行了整理。


数据处理


使用Pandas库对数据进行处理,筛选出关键信息如游戏的发行日期和类型等。


可视化分析


基于Matplotlib库,绘制了直观的折线图,清晰展示了各类游戏在不同时间段内的人口增长情况。

# 获取行数

rows = data_Genres_pop_before_2019_group.shape[0]

# 获取索引

head = data_Genres_pop_before_2019_group.columns

index = data_Genres_pop_before_2019_group.index

index_new = [element for element in index if element != "Free to Play"]

# 遍历每一行,绘制折线图

plt.figure(figsize=(15,10))

plt.xticks(rotation=30)

#plt.axvline(x="2019-06(POP)", color="green")

for row in range(rows-1):

plt.plot(data_Genres_pop_before_2019_group.iloc[row,:],label =index_new[row])

plt.legend()

plt.grid()


数据分析


我们发现夏季促销对游戏人口增长具有一定影响,但其促进作用相对较小,仅个别游戏类型会在此时出现人口的小幅增长。


数据分析不仅仅是数字处理,更是对市场的深入洞察和把握。但要进行有效的数据分析并不容易,需要掌握编程工具和专业知识,并灵活运用不同的分析方法。