一、选题依据（目的、意义、国内外研究现状、学术准备情况、研究思路及方法）
1、目的、意义
在这个快节奏的环境下，人们的压力也堆积的越来越多，而很多人缓解压力的方式选择或是
消耗体力，或是游玩游戏，或是其他的一些方式。有一部分人在空闲时间里会选择玩游戏，游戏
进入的大多数人的视野当中，而游戏玩家也分几类，有的只玩网游，有的人只玩单机，当然也有
什么类型都玩的玩家。对于玩单机的玩家来说，Steam 游戏平台大部分人或多或少的了解过，
Steam 平台有很多很好的功能，比如可以看在线玩家人数，可以在游戏下评论，可以筛选游戏类
型等等，对于其他的单机游戏平台，Steam 游戏平台比其他的一些游戏平台是个更好的选择，而
这次的课题就是针对 Steam 游戏平台的游戏数据分析和可视化。
我本人比较喜欢玩游戏，Steam 游戏平台是我很多时候选择的购买游戏的平台，因为它在很
多时候会进行打折，主要是在这个平台拥有很多的游戏，pc 玩家大多会选择 Steam 游戏平台，相
较于其他平台 Steam 平台有很多的优点，但对于一些玩家来说，不太知道要购买什么游戏，什么
时候购买比较好，游戏到底好不好等等困惑，而我这次的课题主要研究的就是对于 Steam 游戏的
数据分析和可视化。
我的课题 Steam 游戏的数据分析和可视化，通过爬取 Steam 游戏的数据进数据分析然后进行
可视化，对于数据分析来说，分析的数据可以查看大部分人在玩的游戏，游戏的评价怎么样，可
以了解到游戏打没打折等等。而对于可视化部分，可视化能更好的帮助人更好的分析数据，能较
为直观的展示给用户或其他人，能借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可以赋予
可视化以价值，而可视化可以增加数据的灵活性，二者可以相辅相成。
2、国内外研究现状
Steam 游戏数据分析和可视化据我调查我认为它是一个比较冷门的研究领域。国内外很少有研
究者和数据分析师做相关的研究，而相关的研究大部分是游戏的运营之类的，而我做的课题是对于
用户研究和对于游戏进行预测。
在国内，大多研究相关的研究者都在使用 Python 进行 Steam 游戏数据的分析和可视化。他们
通常使用 Python 中的数据处理库（如 Pandas）和可视化库（如 Matplotlib 和 Seaborn）来处理和分
析大规模的销售数据，并通过绘制折线图、柱状图、散点图等来展示销售趋势、销售额、市场份额
等信息。
在国外，也有部分研究机构和学术界在进行相关研究。比如：Braun P，Cuzzocrea A，Keding D
T 等著作的游戏数据挖掘：网络物理世界中网络游戏数据的聚类与可视化；Ryeon HY，Jin DK，Seok
HH.基于数据挖掘的实时策略游戏数据分析研究；Nasr EM，Anders Drachen，Alessandro Canossa。
游戏分析等。
此外，还有一些开源项目和工具可供使用，如 Jupyter Notebook 和 Tableau 等，它们提供了交
互式的数据分析和可视化环境，方便研究人员和数据分析师进行 Steam 游戏数据的探索和展示。
基于 Python 的 Steam 游戏数据分析和可视化是一个冷门的研究领域，国内外有较少相关的研
究和应用案例，需要我自行摸索。使用 Python 进行数据分析和可视化可以帮助我们更好地理解
Steam 游戏的购买趋势和特征，为决策提供有力的支持。
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