تحليل سلوك المستهلك وتوقعات المبيعات في قطاع الألعاب الإلكترونية

قمت بإجراء تحليل بيانات شامل ومعمق لمجموعة بيانات ضخمة تشمل أكثر من 36,193 لعبة فيديو عبر مختلف المنصات والأزمنة. الهدف من المشروع كان فهم ديناميكيات السوق، وتحليل العوامل المؤثرة على المبيعات العالمية، وتقديم رؤى مبنية على الأرقام تساعد في اتخاذ قرارات تسويقية وتطويرية أبرز ما قمت به في هذا العمل: معالجة وتنظيف البيانات (Data Preprocessing): التعامل مع البيانات الضخمة التي تشمل مبيعات أقاليم (أمريكا الشمالية، أوروبا، اليابان) وتقييمات النقاد والمستخدمين. تنظيف البيانات من القيم المفقودة في خانات المطورين والناشرين لضمان دقة النتائج. التحليل الاستكشافي (Exploratory Data Analysis - EDA): تحليل المبيعات: اكتشاف العلاقة القوية جداً بين مبيعات أمريكا الشمالية (NA) وأوروبا (EU) وبين إجمالي المبيعات العالمية. تحليل المنصات: تحديد منصة (DS) كأكثر المنصات إصداراً للألعاب، بينما تصدرت منصة (NES) كأعلى متوسط مبيعات عالمية. تحليل الزمن: اكتشاف أن عام 2008 كان العام الذهبي للصناعة من حيث عدد الإصدارات وأعلى مبيعات عالمية محققة. تحليل الأنواع (Genres): إثبات هيمنة ألعاب "Action" على السوق العالمي كأكثر الأنواع مبيعاً وتفضيلاً. تحليل العلاقات والارتباطات (Correlation Analysis): دراسة العلاقة بين تقييمات النقاد (Critic Score) وتقييمات المستخدمين (User Score). تحليل الفجوات بين أداء الألعاب في الأسواق المختلفة (مثل تفوق سوق أمريكا الشمالية على السوق الأوروبي). النتائج المستخلصة تحديد أنجح العناوين التاريخية مثل Wii Sports و Super Mario Bros كأمثلة مرجعية. تقديم إحصائيات دقيقة حول ميل تقييمات النقاد للإيجابية (Skewed towards higher scores). الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python: لمعالجة البيانات والتحليل الإحصائي. Pandas & NumPy: للتعامل مع الجداول والعمليات الحسابية. Data Visualization: لإنشاء الرسوم البيانية التي توضح الاتجاهات (Trends) والتوزيعات.