探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘

文章目录

  • 探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘
    • 1 背景描述
    • 2 数据说明
    • 3 数据来源
    • 4 问题描述
    • 5 数据探索与预处理
      • 5.1 数据加载
      • 5.2 数据清洗
    • 6 数据分析
      • 6.1 评论分布分析
      • 6.2 评论内容情感分析
      • 6.3 地理分布分析
      • 6.4 赞同人数分析
    • 7 提出建议

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第1张图片

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
欢迎大家前去fork、点赞、评论和收藏,谢谢你们的支持!

1 背景描述

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。

2 数据说明

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:

  • 用户ID:发表评论的用户标识。
  • 评价:用户对游戏的总体评价,如“很差”、“较差”、“力荐”等。
  • 评论:用户对游戏的具体评论内容。
  • 评论日期:评论发表的日期。
  • 评论地点:用户发表评论时的地理位置,如“北京”、“广东”等。
  • 赞同人数:其他用户对该评论表示赞同的数量。

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。

3 数据来源

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。

4 问题描述

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:

  • 识别玩家对游戏的整体态度和情感倾向。
  • 分析游戏特定方面(如玩法、故事情节、角色设计等)的受欢迎程度。
  • 了解玩家群体的地理分布。
  • 评估公众对游戏的接受度和游戏的市场表现。

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。

5 数据探索与预处理

5.1 数据加载

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()

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探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第3张图片

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:

  • 所有的评论条目都有用户ID、评论、评论日期、评论地点和赞同人数,但有部分条目的评价信息缺失(共有294条非空评价)。
  • 评论日期目前为字符串格式,可能需要转换为日期格式以便进行时间序列分析。
  • 赞同人数已经是整数格式,可以直接用于分析。

5.2 数据清洗

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()

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第4张图片

数据清洗已完成,我们对缺失的评价信息填充了“未知”标签。

6 数据分析

6.1 评论分布分析

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()

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第5张图片

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。

6.2 评论内容情感分析

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()

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第6张图片

从图中可以观察到以下特点:

  1. 情感分布:大多数评论的情感分数集中在0.5到1.0之间,绝大多数都为1.0,这意味着大量评论都非常解决正面
  2. 极端情感倾向:情感分数为1.0的评论数量远多于其他区间,表明有大量极端正面的评价。
  3. 中性情感较少:中性情感评价(情感分数在0.4到0.6之间)的数量相对较少,这表明玩家倾向于给出较为极端的情感反应,而不是中性评价。
  4. 情感倾向的不对称性:情感分数在0.0到0.2区间的评论数量较多,但远少于情感分数为1.0的评论,表明玩家的正面反应比负面反应更为明显。

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

  • 对游戏开发者:深入分析那些情感分数为1.0的评论,挖掘玩家满意的具体因素,进一步强化这些正面特征。同时不要忽视负面情感的评论,尽可能从中发现可以改进的地方。
  • 对市场分析师:利用正面情感的评论作为宣传材料,强调游戏受欢迎的特点,但同时也要准备回应负面评论提出的问题。
  • 对潜在玩家:如果你对游戏感兴趣,大量的正面评论可能是一个强有力的信号,说明游戏值得尝试,然而也要关注负面评论,以便更全面地了解可能遇到的问题。
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()

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第7张图片

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:

  1. 游戏特点:可能包括游戏名称“幻兽帕鲁”、游戏元素如“Pokemon”(可能暗示游戏与宝可梦类似的特点或者是玩家进行比较的对象)。
  2. 玩家体验:词汇如“bug”、“崩溃”可能指代游戏的技术问题或玩家在游戏过程中遇到的问题。
  3. 玩家情绪:正面词汇如“好玩”、“喜欢”表明正面的玩家反馈,而负面词汇可能反映玩家的挫折感或不满。
  4. 社区和讨论:像“讨论”、“交流”这样的词汇可能表示玩家社群中的互动。
  5. 比较和引用:出现像“比较”、“BTW”(顺便说一下)这样的词,可能表示玩家在评论中进行了游戏比较或提及了相关的游戏或文化现象。

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

  • 对游戏开发者:深入了解玩家提到的技术问题,如“bug”和“崩溃”,并努力修复这些问题以改善玩家体验,同时加强游戏的积极特点,如玩家提到的“好玩”和“喜欢”的方面。
  • 对市场分析师:利用正面词汇来推广游戏,并在宣传材料中引用玩家的正面评价,同时注意玩家讨论中提到的其他游戏或元素,作为市场定位和竞争分析的一部分。
  • 对潜在玩家:通过词云中的关键词了解游戏的亮点和可能的问题点,作为是否决定尝试游戏的参考。

6.3 地理分布分析

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()

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第8张图片

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:

  1. 地区活跃度:图表中最长的几个柱状表示的地区拥有最多的评论数量,这可能意味着这些地区(尤其是浙江、北京、上海地区)的玩家对“幻兽帕鲁”游戏特别活跃,表现出较高的参与度和兴趣。
  2. 潜在市场:顶部的几个地区,如首位的地区,可能代表了游戏的主要市场,而其他地区虽然评论数量较少,但仍可能是游戏潜在的增长点。
  3. 市场差异:不同地区之间评论数量的显著差异可能反映了市场接受度的地域差异,提示开发者和市场分析师应考虑制定区域化的市场策略。

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

  • 对游戏开发者和市场分析师:重点关注评论数最多的地区,这些地区可能代表了游戏的主要市场,同时也要关注其他有潜力的地区,研究那里的玩家需求和市场潜力,以便制定相应的推广计划和本地化策略。
  • 对潜在玩家:如果你所在地区的玩家活跃度较高,可能意味着有较多本地社群和支持网络,加入这样的社群可以提升游戏体验。

6.4 赞同人数分析

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()

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第9张图片

探究Steam爆款游戏”幻兽帕鲁“:玩家评价揭秘_第10张图片

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:

  1. 高频低赞同:大多数评论的赞同人数很低,集中在接近0的区域,这表明大部分评论只获得了少数人的赞同。
  2. 长尾分布:图表显示了一种典型的“长尾”分布,其中少数评论获得了大量赞同,但随着赞同人数的增加,这样的评论数量迅速减少。
  3. 极少数热门评论:虽然绝大部分评论获得赞同的数量不多,但存在极少数评论获得了大量的赞同,这可能表明这些评论共鸣了广大玩家的观点或情感。

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

  • 对游戏开发者:分析那些获得大量赞同的评论,了解玩家的共鸣点,这些评论可能包含了对游戏最有价值的反馈,利用这些信息来改进游戏体验和修正可能的问题。
  • 对市场分析师:注意到只有少数评论得到了大量赞同,这可能表明玩家社区中有一定程度的共识,这些数据可以用于市场推广和用户参与策略。
  • 对潜在玩家:查看那些赞同人数较多的评论可以帮助你了解游戏的亮点和潜在的问题,为你是否选择玩这款游戏提供参考。

7 提出建议

基于以上分析,对游戏开发者和市场分析师的建议包括:

  • 关注高赞同评论:分析获得高赞同的评论内容,了解玩家的共鸣点和关注焦点。
  • 地理市场差异化策略:针对不同地区玩家的活跃程度和兴趣点,制定差异化的市场策略和游戏更新计划。
  • 增强玩家互动:鼓励更多玩家参与评论和讨论,增强游戏社区的活跃度和玩家的归属感。

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:

  • 如果你是寻求新体验的玩家: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。
  • 如果你是注重游戏质量的玩家:建议详细阅读高赞同的正面和负面评论,了解游戏的优点和潜在的缺陷,如果游戏的优点正是你所期待的,而缺陷对你来说不是决定性因素,那么这款游戏值得一试。
  • 如果你对游戏的社区和玩家互动感兴趣:考虑到游戏在不同地区都有玩家基础,加入这款游戏的社群可能会为你提供交流和分享经验的机会。

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。

  • 如果你是注重游戏质量的玩家:建议详细阅读高赞同的正面和负面评论,了解游戏的优点和潜在的缺陷,如果游戏的优点正是你所期待的,而缺陷对你来说不是决定性因素,那么这款游戏值得一试。
  • 如果你对游戏的社区和玩家互动感兴趣:考虑到游戏在不同地区都有玩家基础,加入这款游戏的社群可能会为你提供交流和分享经验的机会。

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。

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