【2020冬季挑战赛】电子游戏销量分析

1 选手简介

1.1 选手介绍

团队名称：观星队

团队组成：队长ZWM，目前还是在校学生；团队成员LYQ，现就职与无锡某知识产权运营有限公司，任运营助理职务

1.2 参赛初衷

• 希望通过实践提升数据分析能力
• 和更多FineBI大神交流学习，进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞
  

2 场景介绍

2.1 主题介绍

• 数据集包含了截至2020年超过16,500个游戏分别在欧洲、北美、日本及其他地区的销售情况，数据包括名称、游戏版本平台、发行年、游戏类型及游戏发布者。
• 数据来自DF社区：https://www.datafountain.cn/datasets/4595
  

2.2 可视化步骤

• 清理数据
• 梳理分析大纲，明确要分析因素
• 整理数据
• 大屏元素获取，可视化图表选择
• 利用FineBI，完成仪表盘初步建设
• 美化仪表盘
  

2.3 分析思路

主要从三个角度进行分析：

• 分析电子游戏行业整体表现，了解行业整体变化趋势
• 从游戏销售情况推测用户对电子游戏的喜好特征
• 从发行商的角度出发探究发行商的电子游戏销售表现，并对典型发行商进行分析
  

思维导图：https://shimo.im/mindmaps/WDXGytKY3tVr8v8g/

2.4 数据整理

首先进行了数据清洗，将缺少数据的值删除。对清洗后数据根据思维导图进行进一步分析。

（1）行业表现-游戏发行数量分析

表名	所需数据	数据来源
年发行游戏数	年份、游戏名称计数	清洗后数据
游戏类型分布	游戏类型、游戏名称计数	清洗后数据
发行商发行游戏数量	发行商、游戏名称计数	发行商发行量
各平台发行游戏数	平台、游戏名称计数	清洗后数据

（2）行业表现-全球销量分析

表名	所需数据	数据来源
地区销售额	各地区销售额求和	各地区总销量
各年发行游戏销售额	年份、各地区每年销售额求和、全球每年销售额求和	清洗后数据
全球总销售额	年份、游戏名称、全球销售额	清洗后数据
各类型游戏销售额占比	游戏类型、全球销售额、全球销售额占指标百分比	各类型销售数量
全球销售额前十游戏发行商	发行商、全球游戏销售额	清洗后数据
最受欢迎的游戏平台	游戏平台、全球销售额	各平台销售数量

（3）用户喜好分析-地区销量分析

表名	所需数据	数据来源
各类型游戏地区销售额	游戏类型、地区销售额	清洗后数据
各地区最热卖游戏	游戏名称、地区销售额	清洗后数据
各平台地区销售额	发行平台、地区销售额	清洗后数据

（4）发行商经营情况分析

表名	所需数据	数据来源
各发行商经营情况	发行商、全球销售额、发行游戏数量	清洗后数据
各发行商平均游戏销售额	发行商、平均销售额	发行商各地区游戏发行表现
发行商游戏销售情况	发行商、全球销售额、各地区销售额	清洗后数据
任天堂各类型游戏发行数量及销量分布	游戏类型、全球销售额、游戏类型	任天堂数据
任天堂游戏销量情况	发行年、全球总销售额、发行游戏数	任天堂数据
任天堂各游戏及销售额	发行年、游戏名称、全球销售额	任天堂数据

2.5 完成分析报告

可视化图表的选择：这一部分参考了【BI可视化12期】《NBA可视化作品介绍》

2.6 仪表盘制作

（1）游戏发行数量分析

折线、柱状图设置平均值，饼图标签设置，统一颜色，联动设置；使用KPI指标卡、文本组件进行小结。

（2）全球销量分析

散点图制作全球最受欢迎的100款电子游戏图，设置闪烁动画特殊显示；矩形树状图制作全球销售额前十游戏发行商图。使用文本、图片组件进行小结。

（3）地区销售额分析

散点图制作各地区最热卖游戏图，地区设置分别图例，设置闪烁动画特殊显示。使用文本、图片组件进行小结。

（4）发行商经营情况分析

以任天堂为例进行分析，雷达图制作任天堂各类型游戏数量及销售额分布图。

仪表盘整体颜色统一，图表排版，联动设置。

（5）最终整体效果如下图：

2.7 总结

这是第一次接触FineBI工具，体会到了数据可视化的方便与神奇。在分析数据的过程中，这也是对自己的一次挑战。希望以后能有更多的机会来锻炼自己的数据分析能力。

666，过程很详细