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predict_user_score
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2021-04-03
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final_project_test UT McCombs数据可视化新兵训练营小组项目 图片来源:Guinnessworldrecords 4 主题选择 在选择主题时,团队希望选择一个代表每个团队成员共同兴趣的数据集。 每个团队成员都在不同程度上对视频游戏行业感兴趣,视频游戏行业有很多方面需要研究,例如销售,类型,平台,排名和评级。 根据J.Clement 2的调查,到2021年,视频游戏产业的收入有望达到1380亿美元。 有了这么多的收入,在视频游戏行业中就有大量数据需要挖掘。 调查问题和数据来源 调查的问题是确定全球视频游戏销售背后的主要驱动力。 起始数据集来自Kaggle 1 ,其数据表示自2019年以来的55,000多个视频游戏销售。根据机器学习模型的输出,还列出了其他后续问题。 全球销售背后的主要驱动力是什么? 平台,类型,ESRB评分,用户评分,评论评分? 用户分数是否可
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predict_user_score-main.zip (27个子文件)
predict_user_score-main
Images
SQL_Query.png 76KB
New_ERD.png 56KB
SQL_Database.PNG 48KB
dropping_na_duplicates_user.png 15KB
user_df_critic_df.png 18KB
dropped_columns_user_critic_score.png 18KB
cleanedDF.png 47KB
video_game_controllers.jpg 54KB
dropping_na_duplicates_critic.png 15KB
SQL.PNG 65KB
ERD_project_updated.png 75KB
Variables.png 109KB
SQL_Table.PNG 20KB
Create_Table.png 41KB
Resources
Mechine Learning Model final .ipynb 15KB
vg_critic_score_cleaned.csv 273KB
practice_read_database.ipynb 34KB
.DS_Store 6KB
vg_user_score_cleaned.csv 452KB
Cleaning_user_critic_score.ipynb 21KB
vgsales.csv 1.38MB
config.py 27B
result.csv 733KB
vgsales_user_score.csv 12.27MB
technology.md 935B
.gitignore 2KB
README.md 6KB
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