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Kaggle Video Game Sales数据分析

Python

1.项目介绍： 本次项目分析所用数据集来源于kaggle，官网未提出明确的任务需求。但基于国内游戏行业迅猛发展趋势，可以通过不同国家、发布者、游戏类型等因素，对销售数据进行分析，提出有效的建议，帮助电子游戏销量提高。
2.定义问题 （1）电子游戏行业近年来的发展状况
（2）电子游戏市场分析：受欢迎的游戏、类型、发布平台、发行人等；
（3）top发行商的主导什么类型游戏
（4）【高级】预测每年电子游戏销售额。

#导入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

3.查看数据和数据清理
#读取数据 data = https://www.it610.com/article/pd.read_csv('vgsales.csv') display('{}records in the dataset'.format(len(data))) data.head(5)

'16598records in the dataset'

Rank Name Platform Year Genre Publisher NA_Sales EU_Sales JP_Sales Other_Sales Global_Sales
0 1 Wii Sports Wii 2006.0 Sports Nintendo 41.49 29.02 3.77 8.46 82.74
1 2 Super Mario Bros. NES 1985.0 Platform Nintendo 29.08 3.58 6.81 0.77 40.24
2 3 Mario Kart Wii Wii 2008.0 Racing Nintendo 15.85 12.88 3.79 3.31 35.82
3 4 Wii Sports Resort Wii 2009.0 Sports Nintendo 15.75 11.01 3.28 2.96 33.00
4 5 Pokemon Red/Pokemon Blue GB 1996.0 Role-Playing Nintendo 11.27 8.89 10.22 1.00 31.37
可以看出：
  • 该数据集一共有16598行记录
  • 该数据集有11个字段：
    • Rank 序号
    • Name 游戏名
    • Platform 运行平台
    • Year 游戏发行年份
    • Genre 游戏类型
    • Publisher 游戏发行者
    • NA_Sales 北美销量（百万套）
    • EU_Sales 欧盟销量
    • JP_Sales 日本销量
    • Other_Sales 其他国家销量
    • Global_Sales 全球总销量
#查看数据信息 data.info()

RangeIndex: 16598 entries, 0 to 16597 Data columns (total 11 columns): Rank16598 non-null int64 Name16598 non-null object Platform16598 non-null object Year16327 non-null float64 Genre16598 non-null object Publisher16540 non-null object NA_Sales16598 non-null float64 EU_Sales16598 non-null float64 JP_Sales16598 non-null float64 Other_Sales16598 non-null float64 Global_Sales16598 non-null float64 dtypes: float64(6), int64(1), object(4) memory usage: 1.4+ MB

data.isnull().sum()

Rank0 Name0 Platform0 Year271 Genre0 Publisher58 NA_Sales0 EU_Sales0 JP_Sales0 Other_Sales0 Global_Sales0 dtype: int64

  • 数据质量整体良好，仅Year和Publisher字段存在缺失值
  • Year缺失271个，Publisher缺失58个。
  • 由于数据总量大，所以删除缺失部分的数据并不影响
#删除缺失值 data.dropna(inplace=True) #重置序号 data.reset_index(drop=True,inplace=True) data.head(10)

Rank Name Platform Year Genre Publisher NA_Sales EU_Sales JP_Sales Other_Sales Global_Sales
0 1 Wii Sports Wii 2006.0 Sports Nintendo 41.49 29.02 3.77 8.46 82.74
1 2 Super Mario Bros. NES 1985.0 Platform Nintendo 29.08 3.58 6.81 0.77 40.24
2 3 Mario Kart Wii Wii 2008.0 Racing Nintendo 15.85 12.88 3.79 3.31 35.82
3 4 Wii Sports Resort Wii 2009.0 Sports Nintendo 15.75 11.01 3.28 2.96 33.00
4 5 Pokemon Red/Pokemon Blue GB 1996.0 Role-Playing Nintendo 11.27 8.89 10.22 1.00 31.37
5 6 Tetris GB 1989.0 Puzzle Nintendo 23.20 2.26 4.22 0.58 30.26
6 7 New Super Mario Bros. DS 2006.0 Platform Nintendo 11.38 9.23 6.50 2.90 30.01
7 8 Wii Play Wii 2006.0 Misc Nintendo 14.03 9.20 2.93 2.85 29.02
8 9 New Super Mario Bros. Wii Wii 2009.0 Platform Nintendo 14.59 7.06 4.70 2.26 28.62
9 10 Duck Hunt NES 1984.0 Shooter Nintendo 26.93 0.63 0.28 0.47 28.31
#描述性统计 data.describe()

Rank Year NA_Sales EU_Sales JP_Sales Other_Sales Global_Sales
count 16291.000000 16291.000000 16291.000000 16291.000000 16291.000000 16291.000000 16291.000000
mean 8290.190228 2006.405561 0.265647 0.147731 0.078833 0.048426 0.540910
std 4792.654450 5.832412 0.822432 0.509303 0.311879 0.190083 1.567345
min 1.000000 1980.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.010000
25% 4132.500000 2003.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.060000
50% 8292.000000 2007.000000 0.080000 0.020000 0.000000 0.010000 0.170000
75% 12439.500000 2010.000000 0.240000 0.110000 0.040000 0.040000 0.480000
max 16600.000000 2020.000000 41.490000 29.020000 10.220000 10.570000 82.740000
#对数据类型为object数据描述 data.describe(include='O')

Name Platform Genre Publisher
count 16291 16291 16291 16291
unique 11325 31 12 576
top Need for Speed: Most Wanted DS Action Electronic Arts
freq 12 2131 3251 1339
【Kaggle Video Game Sales数据分析】可以看出，共有11325款不同游戏，31个平台，12种游戏类型，576个发行商。
4.数据分析 4.1 电子游戏行业近年来的发展状况
#显示电子游戏历史发行量 plt.figure(figsize=(10,5)) data[['Year','Name']].groupby('Year')[['Name']].count().plot()


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  • 由图可以看出，电子游戏发行量在2010年之前迅猛发展，特别是在1995年至2009年，呈现指数式爆发增长。之后发行量逐渐下降。
plt.figure(figsize=(10,10)) data[['Year','NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales','Global_Sales']].groupby('Year')[['NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales','Global_Sales']].sum().plot()


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  • 由图可以看出，电子游戏在北美、欧洲、日本，以及其他国家在1995年至2009年销量逐渐攀升，可能是由于近年来手游的爆发式发展，2019年之后视频游戏销量均出现颓势。
4.2 电子游戏市场分析:受欢迎的游戏、类型、发布平台、发行人
#使用pandas数据透视表：pivot_table()#游戏类型排序 Genre_df = data.pivot_table(index='Genre',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Global_Sales',ascending=False) #平台排序 Platform_df = data.pivot_table(index = 'Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Global_Sales',ascending=False) #发行人排序，前15名 Publisher_df = data.pivot_table(index = 'Publisher',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Global_Sales',ascending=False).iloc[0:15]fig,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(3,1,figsize=(12,20)) #fig,(ax1,ax2,ax3) axes用元组,防止赋值不足 Genre_df.plot.bar(color='r',ax=ax1) Platform_df.plot.bar(ax=ax2) Publisher_df.plot.bar(ax=ax3) plt.tight_layout()

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  • 从图可以看出：
    • 动作类游戏最受欢迎，其次是运动类和射击类。
    • PS2发行平台是最受欢迎的发行平台，X360,PS2,Wli,DS,PS也是比较受欢迎的。
    • 最受欢迎的发行商是Nintendo和Electronic Arts。
Genre_NA_df = data.pivot_table(index=['Genre'],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) #print(Genre_NA_df) Genre_EU_df = data.pivot_table(index=['Genre'],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_JP_df = data.pivot_table(index=['Genre'],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_Other_df = data.pivot_table(index=['Genre'],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False)Genre_name_NA = Genre_NA_df._stat_axis.values.tolist() #提取游戏类型字段 #Genre_name Genre_name_EU = Genre_EU_df._stat_axis.values.tolist() Genre_name_JP = Genre_JP_df._stat_axis.values.tolist() Genre_name_Ot = Genre_Other_df._stat_axis.values.tolist()plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(221) plt.pie(x=Genre_NA_df,labels=Genre_name_NA,autopct='%0.2f%%') plt.title('sales of all types of video game genre in NA') plt.subplot(222) plt.pie(x=Genre_EU_df,labels=Genre_name_EU,autopct='%0.2f%%') plt.title('sales of all types of video game genre in EU') plt.subplot(223) plt.pie(x=Genre_JP_df,labels=Genre_name_JP,autopct='%0.2f%%') plt.title('sales of all types of video game genre in JP') plt.subplot(224) plt.pie(x=Genre_Other_df,labels=Genre_name_Ot,autopct='%0.2f%%') plt.title('sales of all types of video game genre in Other') plt.tight_layout()

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  • 从上面饼图可以看出，在北美和欧洲，动作型游戏最受大众喜欢，其次是运动型。但是在日本，角色扮演类型游戏最受大众喜欢。
4.3 top发行商的主导什么类型游戏
top_p = ['Nintendo','Electronic Arts','Activision','Sony Computer Entertainment','Ubisoft'] top_p_df = data[data['Publisher'].isin(top_p)] top_p_df top5_genre = pd.pivot_table(data=https://www.it610.com/article/top_p_df,index=['Genre','Publisher'],values=['NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales','Global_Sales'],aggfunc=np.sum) order = ['NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales','Global_Sales'] #调整列的顺序 new_top5_genre = top5_genre[order] new_top5_genre #new_top5_genre.sort_values(by=['Global_Sales'],ascending=False).groupby(by=['Genre','Publisher'])

NA_Sales EU_Sales JP_Sales Other_Sales Global_Sales
Genre Publisher
Action Activision 86.83 39.99 1.08 13.81 141.82
Electronic Arts 54.23 43.92 2.49 14.71 115.34
Nintendo 63.49 29.02 29.16 6.48 128.10
Sony Computer Entertainment 46.09 29.84 3.96 14.58 94.52
Ubisoft 69.38 54.10 2.11 17.37 142.94
Adventure Activision 4.04 0.87 0.10 0.41 5.42
Electronic Arts 2.57 1.65 0.08 0.44 4.75
Nintendo 17.72 7.66 9.01 1.28 35.71
Sony Computer Entertainment 4.57 4.39 2.73 1.85 13.55
Ubisoft 11.41 8.08 0.28 2.43 22.19
Fighting Activision 1.94 0.76 0.00 0.15 2.86
Electronic Arts 19.45 8.65 0.03 2.76 30.85
Nintendo 27.10 8.64 14.94 2.65 53.35
Sony Computer Entertainment 10.30 8.53 7.24 2.08 28.15
Ubisoft 3.89 1.95 0.41 0.66 6.90
Misc Activision 48.68 17.63 0.05 10.07 76.55
Electronic Arts 11.29 6.49 0.01 1.92 19.74
Nintendo 61.98 51.62 55.25 11.78 180.67
Sony Computer Entertainment 25.47 33.81 5.58 15.92 80.80
Ubisoft 58.49 29.65 0.29 9.17 97.53
Platform Activision 23.45 7.85 0.07 2.01 33.40
Electronic Arts 3.16 2.55 0.05 0.74 6.53
Nintendo 219.46 84.90 102.36 19.43 426.18
Sony Computer Entertainment 53.04 32.87 7.57 10.50 104.06
Ubisoft 10.05 9.03 0.04 1.93 21.06
Puzzle Activision 0.78 0.11 0.15 0.02 1.06
Electronic Arts 2.66 1.43 0.00 0.46 4.55
Nintendo 55.74 26.42 37.09 5.53 124.88
Sony Computer Entertainment 0.64 0.78 1.97 0.34 3.71
Ubisoft 2.63 3.05 0.03 0.57 6.33
Racing Activision 11.88 3.64 0.04 1.35 16.99
Electronic Arts 75.52 51.20 1.20 17.90 145.77
Nintendo 73.55 39.75 29.22 8.81 151.30
Sony Computer Entertainment 42.43 35.42 13.89 18.82 110.57
Ubisoft 7.73 6.27 0.10 1.71 15.83
Role-Playing Activision 23.58 18.40 0.26 4.55 46.79
Electronic Arts 17.82 11.39 2.66 3.42 35.30
Nintendo 105.63 63.92 101.95 13.03 284.57
Sony Computer Entertainment 15.90 9.21 16.08 2.84 44.00
Ubisoft 9.06 4.05 2.15 1.48 16.76
Shooter Activision 159.15 96.86 4.64 34.66 295.40
Electronic Arts 81.15 56.03 2.93 18.20 158.26
Nintendo 51.39 9.85 6.03 2.39 69.69
Sony Computer Entertainment 31.22 16.70 2.80 6.86 57.52
Ubisoft 35.01 24.04 0.96 7.57 67.65
Simulation Activision 5.33 2.14 0.02 0.80 8.26
Electronic Arts 44.03 35.83 0.88 8.72 89.53
Nintendo 29.70 26.05 23.65 5.86 85.25
Sony Computer Entertainment 3.13 2.40 2.38 0.75 8.67
Ubisoft 27.87 11.67 0.79 4.05 44.48
Sports Activision 52.19 17.53 0.13 5.39 75.16
Electronic Arts 263.50 144.14 3.21 57.69 468.69
Nintendo 98.77 66.18 35.87 17.18 218.01
Sony Computer Entertainment 32.09 12.90 8.86 5.58 59.39
Ubisoft 14.06 7.11 0.08 2.10 23.42
Strategy Activision 8.16 7.94 0.00 1.57 17.70
Electronic Arts 8.84 4.10 0.44 0.67 14.08
Nintendo 11.22 4.29 10.46 0.77 26.72
Sony Computer Entertainment 0.34 0.70 1.04 0.28 2.34
Ubisoft 3.23 4.03 0.09 1.12 8.45
top_p = ['Nintendo','Electronic Arts','Activision','Sony Computer Entertainment','Ubisoft'] top_p_df = data[data['Publisher'].isin(top_p)] top5_genre = top_p_df[['Genre','Publisher','NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales','Global_Sales']] top5_genre new_top5_genre = top5_genre.groupby(by=['Genre','Publisher'])[['NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales','Global_Sales']].sum() new_top5_genre new_top5_genre.groupby(by='Genre').apply(lambda x:x.sort_values('Global_Sales',ascending=False))

NA_Sales EU_Sales JP_Sales Other_Sales Global_Sales
Genre Genre Publisher
Action Action Ubisoft 69.38 54.10 2.11 17.37 142.94
Activision 86.83 39.99 1.08 13.81 141.82
Nintendo 63.49 29.02 29.16 6.48 128.10
Electronic Arts 54.23 43.92 2.49 14.71 115.34
Sony Computer Entertainment 46.09 29.84 3.96 14.58 94.52
Adventure Adventure Nintendo 17.72 7.66 9.01 1.28 35.71
Ubisoft 11.41 8.08 0.28 2.43 22.19
Sony Computer Entertainment 4.57 4.39 2.73 1.85 13.55
Activision 4.04 0.87 0.10 0.41 5.42
Electronic Arts 2.57 1.65 0.08 0.44 4.75
Fighting Fighting Nintendo 27.10 8.64 14.94 2.65 53.35
Electronic Arts 19.45 8.65 0.03 2.76 30.85
Sony Computer Entertainment 10.30 8.53 7.24 2.08 28.15
Ubisoft 3.89 1.95 0.41 0.66 6.90
Activision 1.94 0.76 0.00 0.15 2.86
Misc Misc Nintendo 61.98 51.62 55.25 11.78 180.67
Ubisoft 58.49 29.65 0.29 9.17 97.53
Sony Computer Entertainment 25.47 33.81 5.58 15.92 80.80
Activision 48.68 17.63 0.05 10.07 76.55
Electronic Arts 11.29 6.49 0.01 1.92 19.74
Platform Platform Nintendo 219.46 84.90 102.36 19.43 426.18
Sony Computer Entertainment 53.04 32.87 7.57 10.50 104.06
Activision 23.45 7.85 0.07 2.01 33.40
Ubisoft 10.05 9.03 0.04 1.93 21.06
Electronic Arts 3.16 2.55 0.05 0.74 6.53
Puzzle Puzzle Nintendo 55.74 26.42 37.09 5.53 124.88
Ubisoft 2.63 3.05 0.03 0.57 6.33
Electronic Arts 2.66 1.43 0.00 0.46 4.55
Sony Computer Entertainment 0.64 0.78 1.97 0.34 3.71
Activision 0.78 0.11 0.15 0.02 1.06
Racing Racing Nintendo 73.55 39.75 29.22 8.81 151.30
Electronic Arts 75.52 51.20 1.20 17.90 145.77
Sony Computer Entertainment 42.43 35.42 13.89 18.82 110.57
Activision 11.88 3.64 0.04 1.35 16.99
Ubisoft 7.73 6.27 0.10 1.71 15.83
Role-Playing Role-Playing Nintendo 105.63 63.92 101.95 13.03 284.57
Activision 23.58 18.40 0.26 4.55 46.79
Sony Computer Entertainment 15.90 9.21 16.08 2.84 44.00
Electronic Arts 17.82 11.39 2.66 3.42 35.30
Ubisoft 9.06 4.05 2.15 1.48 16.76
Shooter Shooter Activision 159.15 96.86 4.64 34.66 295.40
Electronic Arts 81.15 56.03 2.93 18.20 158.26
Nintendo 51.39 9.85 6.03 2.39 69.69
Ubisoft 35.01 24.04 0.96 7.57 67.65
Sony Computer Entertainment 31.22 16.70 2.80 6.86 57.52
Simulation Simulation Electronic Arts 44.03 35.83 0.88 8.72 89.53
Nintendo 29.70 26.05 23.65 5.86 85.25
Ubisoft 27.87 11.67 0.79 4.05 44.48
Sony Computer Entertainment 3.13 2.40 2.38 0.75 8.67
Activision 5.33 2.14 0.02 0.80 8.26
Sports Sports Electronic Arts 263.50 144.14 3.21 57.69 468.69
Nintendo 98.77 66.18 35.87 17.18 218.01
Activision 52.19 17.53 0.13 5.39 75.16
Sony Computer Entertainment 32.09 12.90 8.86 5.58 59.39
Ubisoft 14.06 7.11 0.08 2.10 23.42
Strategy Strategy Nintendo 11.22 4.29 10.46 0.77 26.72
Activision 8.16 7.94 0.00 1.57 17.70
Electronic Arts 8.84 4.10 0.44 0.67 14.08
Ubisoft 3.23 4.03 0.09 1.12 8.45
Sony Computer Entertainment 0.34 0.70 1.04 0.28 2.34
  • 任天堂处于主导地位，在大部分领域都占比第一
  • Electronic Arts主导了运动和模拟类型的视频游戏领域
  • 暴雪在射击领域遥遥领先
5.总结
  1. 视频游戏销量在1995年开始逐渐上升，到2009年左右达到顶峰，此后开始阶段性下滑。
  2. 在视频游戏繁荣时期，action类游戏成为大众欢迎的类型，其次是运动类和射击类。
  3. PS2平台在全球销量遥遥领先。
  4. 在销量方面，任天堂，EA，暴雪占据前三，且差距显著。任天堂在大部分类型游戏领域都处于龙头地位，占比第一；EA在运动和模拟领域站稳脚跟，暴雪则在射击领域一马当先。
  5. 各大游戏厂商应该进一步挖掘销量下滑原因，是否是手游、网游等影响，并针对性采取措施。
关于【高级】预测每年电子游戏销售额。等学习了statsmodels等相关知识再来分析。

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