사전 작업 : node js 설치 다음 링크를 들어가면 다운받을 수 있다 . --> https://nodejs.org/en/download/ 작업은 atom을 사용해서 해보겠다. 코드를 보면서 확인해 보겠다. webser.jsconst http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1';const port = 1337; http.createServer((req, res) => { res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'text/plain' }); res.end('Hello World\n');}).listen(port, hostname, () => { console.log(`Server running at http://${hostnam..
Steam_game_Analysis_3 저번에 이어서 , 추천수와 , Genre , Metacritic의 값에 따른 분석을 해 볼 것이다. 코드를 보면서 확인해 보자. 저번에 사용했던 CSV 파일을 기반으로 한다. Free_Game Vs Pair Game 의 Metacritic 점수를 비교해 본다 . d = {'one' : pd.Series([fs[0], nfs[0]], index=['Free S', 'Paid S'])}# Scoring df = pd.DataFrame(d) df.plot(kind='bar', title="Metacritic Mean Rating", legend=False) plt.savefig("C:/Users/user/Desktop/졸작/Steam게임데이타(Github)/FreeVsP..
저번에 이어서 이번에는 , Free Game과 Pair Game 을 추천정도에 따라서 비교를 해 볼 것이다. 마찬가지로 https://github.com/Kiminwoo/steam-data/blob/master/analysis/analysis-elh.ipynb위 사이트를 참고해서 공부를 하였다. 먼저 , 필요한 라이브러리를 로딩해 준다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sea 데이터 시각화 지정sea.set_palette("muted") Python에서 Excel 파일을 로딩시켜 준다. DF = pd.read_excel("C:/Users/user/Desktop/졸작/Steam게임데이타(..
저번에 다뤄본 Steam_data에서 Metacritic이란 변수를 보았을 것이다. 이게 무엇일까 라는 생각을 많이 하였다. 그래서 알아보았다. 정의 Metacritic은 영화, TV프로그램, 음악 앨범, 비디오 게임 및 이전의 서적과 같은 미디어 제품에 대한 리뷰를 집계하는 웹 사이트이다. 각 제품에 대해 각 리뷰의 점수는 평균이다. 각 리뷰에서 발췌한 내용과 소스에 대한 하이퍼 링크를 제공한다. 녹색, 노란색, 빨간색의 색상은 비평가의 권장 사항을 요약한다. Metacritic의 점수는 각 리뷰를 주어진 점수에서 수학적으로 혹은 사이트의 리뷰에서 주관적으로 결정한 백분율로 변환한다. 평균을 계산하기 전에 평론가의 평판, 리뷰 량에 따라 점수에 가중치를 부여한다. 메타 스코어는 무엇인가? 점수는 가중 ..
우선 글을 쓰기 전에 , 참고한 사이트는 다음과 같다 . https://github.com/Kiminwoo/steam-data 위 사이트를 들어가면 , Steam 게임들을 정리해 놓은 csv파일과 , 분석해 놓은 글이 있다. csv파일은 2017년까지의 데이터만 있다. 언어는 Python을 사용한다. 나도 여기서 도움을 받고 , 어떤식으로 분석을 했는지 확인해 보았다. 코드를 보면서 확인해 본다 . 필요한 library 로딩import scipy as spimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as seaimport pandas as pd 데이터 시각화 지정sea.set_palette("muted") Exel 파일로 저장되어진 게임 데이타를 불러온다.data =..
Python에서 데이터 분석을 할때 , 유용하게 사용되는 라이브러리 Pandas를 사용하는데 , Pandas를 사용해서 Exel , csv 파일을 불러오는 방법은 다음과 같다. import pandas as pd excel파일 불러올 때 data = pd.read_excel('C:/Users/user/Desktop/졸작/Steam게임데이타(Github)/Steam_game_data.xlsx',sheet_name='Steam_game_data')data.columns csv파일 불러올 때 data = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/졸작/Steam게임데이타(Github)/Steam_game_data.csv')data.columns 이 두 방법다 Pandas를 로딩해야 한다 .