具体可运行下载的项目我已经挂在了我的和鲸官网主页:https://www.heywhale.com/mw/project/65be44b2f231de650f3a6de0
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2024年初,一款名为“幻兽帕鲁”的游戏在全球范围内迅速获得了爆火的人气,该游戏以其独特的世界观、创新的玩法以及丰富的角色设计,吸引了大量玩家和游戏爱好者的关注,随着玩家群体的不断扩大,关于这款游戏的讨论和评论在各大社交媒体和论坛上如雨后春笋般涌现,特别是在豆瓣平台,许多玩家分享了他们对“幻兽帕鲁”游戏的看法、游戏体验以及对游戏各方面的评价。
本数据集收集自豆瓣官网,包含了玩家对“幻兽帕鲁”游戏的评论数据。数据集由以下六个字段构成:
数据文件中的样本信息反映了不同玩家的观点和情感倾向,提供了一个多维度的视角来分析和理解“幻兽帕鲁”游戏的社会影响力和玩家接受度。
本数据集直接来源于豆瓣官网,通过爬虫技术收集而得,所有数据均来自公开的用户评论,确保了数据的真实性和客观性。
该数据集能够支持对“幻兽帕鲁”游戏的玩家反馈和公众舆论进行深入的分析,利用这些数据,研究人员、游戏开发者和市场分析师可以:
数据适用于游戏开发、市场分析、社会学研究以及文化研究等多个场景,为相关领域的专业人士提供了宝贵的研究资源。
import pandas as pd
file_path = '关于幻兽帕鲁的豆瓣评论数据.csv'
df = pd.read_csv(file_path)
df.head()
df.info()
数据集包含405条评论,分为六个字段:用户ID、评价、评论、评论日期、评论地点和赞同人数。从数据集的基本信息来看:
下一步我们将进行数据清洗,包括处理缺失值和数据格式转换。
# 处理缺失值:由于评价对于情感分析极为重要,缺失的评价我们可以标记为“未知”
df['评价'].fillna('未知', inplace=True)
# 检查转换后的数据和处理缺失值后的结果
df.info()
df.head()
数据清洗已完成,我们对缺失的评价信息填充了“未知”标签。
首先我们来进行评价分布分析。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置图表风格
sns.set(style="whitegrid")
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率
# 评价分布分析
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(data=df, x='评价', order=df['评价'].value_counts().index)
plt.title('玩家评价分布')
plt.xlabel('评价')
plt.ylabel('评论数')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
玩家评价分布图展示了不同评价类别下的评论数量,刨去未知的评论,我们可以清楚的看见绝大部分玩家对于这款游戏是喜欢的。
建议:
基于玩家评论分布图,我们可以得出结论大多数给出评价的玩家对“幻兽帕鲁”持正面看法,但也有一部分玩家持有保留意见或负面评价,游戏开发者可以通过进一步分析那些负面和中立的评论来理解玩家的批评点,以便于改进游戏,满足更广泛的玩家群体。同时了解为何正面评论较多的具体理由也有助于在未来的更新和营销策略中强化这些受欢迎的特点。
接下来,我们将进行评论内容的情感分析,以便进一步深入了解玩家的情感倾向,这将涉及到对评论文本的自然语言处理,我们将使用简单的情感分析方法,基于预定义情感词典的方法,来尝试识别评论内容的正负面情绪。
from snownlp import SnowNLP
# 定义一个简单的函数来评估评论的情感倾向:使用SnowNLP库
def sentiment_analysis(text):
return SnowNLP(text).sentiments
# 对评论数据应用情感分析
df['情感分数'] = df['评论'].apply(sentiment_analysis)
# 查看情感分数的分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['情感分数'], bins=20, kde=True)
plt.title('评论情感分数分布')
plt.xlabel('情感分数')
plt.ylabel('评论数')
plt.show()
从图中可以观察到以下特点:
基于评论情感分数分布图,我们可以得出结论,玩家对“幻兽帕鲁”游戏的情感反应倾向于两极分化,但是正面情感占据了主导地位,尤其是那些极端正面的评论,这可能表明尽管存在一定的负面评价,游戏仍然能够给大部分玩家带来满意的体验。
建议:
from wordcloud import WordCloud
# 合并所有评论为一个长文本
all_comments = " ".join(df['评论'].tolist())
# 创建词云对象
wordcloud = WordCloud(font_path = "C:\Windows\Fonts\msyh.ttc",
width=800, height=400, background_color='white').generate(all_comments)
# 显示词云图像
plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('评论内容词云')
plt.show()
词云图为我们揭示了玩家在评论中最频繁提及的词汇和主题,在词云中,词的大小通常与其在文本中出现的频率成正比,所以我们可以通过观察哪些词更大来得知哪些主题或概念被讨论得最多。
从词云中可以观察到以下关键词和可能的分析点:
词云图反映了“幻兽帕鲁”游戏评论中的热点话题和关键词,玩家讨论集中在游戏的特点、体验、技术问题以及与其他游戏的比较上,正面和负面的词汇共存,显示了玩家的不同感受和评价。
建议:
接下来,我们将分析评论的地理分布。
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.countplot(data=df, y='评论地点', order=df['评论地点'].value_counts().index[:10])
plt.title('评论地点分布 Top 10')
plt.xlabel('评论数')
plt.ylabel('评论地点')
plt.show()
评论地点分布的Top 10图表,它显示了不同地点的评论数量,从而提供了对游戏在各地区受欢迎程度的直观了解。
从图表中我们可以观察到:
评论地点分布图显示了“幻兽帕鲁”游戏在不同地区的玩家活跃程度,其中某些地区明显表现出更高的活跃度和参与度,这可能与玩家人数、地区文化偏好和市场推广活动等因素有关。
建议:
最后我们将对评论的赞同人数进行分析,以评估玩家反馈的受欢迎程度和影响力。
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['赞同人数'], bins=30, kde=True)
plt.title('评论赞同人数分布')
plt.xlabel('赞同人数')
plt.ylabel('评论数')
plt.show()
df['赞同人数'].describe()
评论赞同人数分布图和基本统计信息展示了玩家对评论的赞同程度。
从图表中可以观察到以下特点:
评论赞同人数的分布表明,尽管“幻兽帕鲁”游戏的大多数评论未能引起广泛的共鸣,但仍有一小部分评论得到了显著的认可,这可能指示了玩家社区内共有的观点或强烈的情感反应。
建议:
基于以上分析,对游戏开发者和市场分析师的建议包括:
在考虑以上分析结果后,我们对打算入手这款游戏的玩家提出以下推荐:
新体验的玩家**:鉴于“幻兽帕鲁”游戏能够在全球范围内迅速获得人气,且从玩家评价中可以看出游戏具有独特的世界观、创新的玩法及丰富的角色设计,如果你对这些元素感兴趣,那么尝试这款游戏可能会为你带来新的乐趣。
总之是否推荐游玩“幻兽帕鲁”取决于个人的游戏偏好、对游戏质量的要求以及对社区互动的重视程度。,于上述分析,对于寻求新体验和愿意深入探索游戏内容的玩家,我们倾向于推荐尝试这款游戏。然而建议潜在玩家先行了解游戏的详细评价和反馈,以做出更为明智的选择。