Анализ компьютерного оборудования пользователей в Steam
Я выбрала данные для анализа по данной теме по ряду возникающих вопросов, которые я разделила на блоки с объяснением:
•Анализ целевой аудитории игр или платформ: Изучив распределение оборудования, можно улучшить техническую поддержку, адаптировать разработку игр и настроить графику под наиболее распространенные конфигурации.
•Технологические тенденции: Необходимо следить за совершенствованиями технологий, например, за увеличением спроса на видеокарты с определённым объемом VRAM или за применением новейших процессоров.
•Анализ уровня технической подготовки пользователей: Это позволяет оценить, насколько пользователи способны запускать игры с высокими системными требованиями.
Также хочу выделить наиболее интересную для меня причину. Я хотела узнать какое оборудование будет работать с наибольшей производимостью исходя из моих потребностей.
Данные для анализа были взяты с платформы Steam: Steam Hardware & Software Survey
цветовая палитра
В качестве прототипа для создания цветовой палитры был использован начальный экран STEAM, который я обрезала для получения более гармоничного цветового решения без использования «лишних» цветов.
Для визуализации данных я использовала наиболее подходящие на мой взгляд виды диаграмм для различных категорий.
1. Гистограмма 3D.
2. Горизонтальная столбчатая диаграмма.
3. Линейный график.
4. Круговая диаграмма.
5. Столбчатая диаграмма с накоплением.
6. Точечная диаграмма
7. Радиальная диаграмма
График 1.
Для того чтобы понять, какого бренда видеокарту стоит брать, я проанализировала данные о доли рынка каждого из производителей
По результату графика я поняла, что наиболее популярными видеокарами для пользователей Steem являются Nvidia. Что меня удивило, видеокарты производства Intel находятся на 3 месте, хотя я предполагала, что по популярности они обойдут AMD.
График 2.
Для понимания какую модель всё-таки стоит брать, я создала топ 10 самых популярных моделей у игроков, пользующихся платформой Steam.
Этот график может упростить для игроков поиск видеокарты. Ведь при помощи графика можно понять какие видеокарты наиболее вероятно подойдут вам, благодаря тому, что видно долю рынка каждой из моделей.
График 3.
Для выделения наиболее распространенного объёма видеопамяти, я создала интересный вид линейного графика, который наглядно демонстрирует результат показателей из датасета
Этот код включает в себя несколько интересных функций обработки данных:
plt.tight_layout () — автоматически подгоняет элементы графика для избежания пересечений элементов.
data_sorted['vram_num'] = data_sorted['value'].str.extract (r'(\d+)').astype (float)— извлекает число, указывающее объём VRAM из текстовых строк, чтобы позже отсортировать по нему. Использует регулярное выражение r'(\d+)'.
График 4.
В графике № 4 были рассмотрены два производителя процессоров и их доли среди пользователей приложения Steam.
В данном графике были использованы методы set_*(): set_color (), set_fontweight (), set_fontsize (), которые помогли настроить визуальные параметры текста и графика.
График 5.
Помимо создания столбцов графика была использована функция plt.plot () для реализации плавной линии тренда, которая иначе называется скользящая средняя.
График 6.
Для создания наиболее интересного вида графика я использовала share_num. При помощи нее визуализировать размер точки в зависимости от значения доли рынка.
График 7.
ax.yaxis.grid (True, alpha=0.3, color=grid_color) ax.xaxis.grid (True, alpha=0.3, color=grid_color)
эти функции были использованы для включения сетки на радиусах и углах с прозрачностью и цветом.
Описание применения генеративной модели
Для исправления ошибок в коде использовалась нейросеть DeepSeek
Для редактирования стиля графиков был использован GPT 4.1 nano
Для создания цветовой палитры использовался Adobe Color
Для создания уникального цветового решения в графиках в GPT 4.1 nano был отправлен готовый код и запрос на корректировку цвета
Заключение
После анализа всех данных по выбранной теме можно утверждать, что выбранные мной графики эффективно передают всю ключевую информацию. Рассмотрен обширный массив данных, который наглядно демонстрирует:
•Лидеров рынка (NVIDIA, 6-8 ядерные CPU)
•Визуализируют распределения (VRAM, RAM, разрешения)
•Сравнивают конкурирующие бренды (Intel vs AMD)
•Представляют рейтинги (топ-10 видеокарт)
В результате анализа графиков становится очевидным состояние рынка компьютерного оборудования. Пользователь, подбирающий комплектующие для игрового компьютера, сможет легко найти подходящие варианты, так как было рассмотрено множество опций. Это позволяет быстро оценить основные тенденции и рыночные доли различных производителей и технологий.
Блокнот с кодом и датасет
