python机器学习大数据背景下手游广告投放策略分析 毕业论文.docx

PAGE

PAGE1

目录

TOC\o1-3\h\u第一章绪论 5

1.1研究背景与意义 5

1.2国内外研究现状 5

第二章相关理论及方法 6

2.1文本型数据处理 6

2.2支持向量机回归（SVR）模型 7

2.3随机森林(RF)模型 8

第三章数据分析过程 8

3.1数据来源 8

3.2数据描述 9

3.3数据清洗 9

3.4数据分析 11

3.5总结 15

第四章游戏销量预测模型的构建 16

4.1模型评价指标 16

4.2基于SVR的视频游戏销量预测模型的建立 17

4.3基于随机森林的视频游戏销量预测模型的建立 19

4.4模型比较 20

第五章总结与展望 20

5.1论文总结 20

5.2不足与展望 21

参考文献 22

致谢 23

基于python的游戏销量数据分析与预测

摘要：在当今的科技飞速发展的大环境下，游戏行业瞬息万变，充满了激烈的竞争。游戏开发公司和发行商面临着重要而复杂的任务，需要进行数据分析与销量预测。通过利用先进的技术手段，比如使用python来做大数据的处理，以及使用tableau来进行数据可视化等，挖掘与分析游戏市场，有助于企业更好地理解用户的需求，并预测销量趋势，从而更好地调整产品策划和推广策略，提高市场竞争力。因此，游戏市场的数据分析与销量预测是当前电子产业中一个重要的研究方向，对于游戏开发公司和发行商来说具有重要意义和积极影响。本研究从用户层面、发行商层面、市场层面对游戏销量数据进行可视化分析，并基于支持向量回归（SVR）和随机森林(RandomForest)算法构建销量预测模型，旨在分析游戏市场需求与玩家行为，帮助游戏开发公司和发行商提供科学合理的决策依据。

关键词：数据可视化分析；机器学习；游戏销量预测；python

Python-basedvideogamesalesdataanalysisandforecasting

Abstract:Intodaysenvironmentofrapidtechnologicaldevelopment,thegameindustryisrapidlychangingandfulloffiercecompetition.Gamedevelopmentcompaniesandpublishersarefacedwiththeimportantandcomplextaskofanalyzingdataandforecastingsales.Throughtheuseofadvancedtechnicalmeans,suchasusingpythontodobigdataprocessing,andusingtableautododatavisualization,miningandanalyzingthegamemarketcanhelpenterprisesbetterunderstandtheneedsofusersandpredictthesalestrend,soastobetteradjustproductplanningandpromotionstrategiesandimprovemarketcompetitiveness.Therefore,dataanalysisandsalespredictionofthegamemarketisanimportantresearchdirectioninthecurrentelectronicindustry,whichhasgreatsignificanceandpositiveimpactongamedevelopmentcompaniesandpublishers.Thisstudyvisuallyanalyzesthegamesalesdatafromtheuserlevel,publisherlevelandmarketlevel,andbuildsasalespredictionmodelbasedonsupportvectorregression(SVR)andRandomForestalgorithm,aimingtoanalyzethegamemarket