조별과제(game)

조별과제

조별과제(game)

jaman 2024. 12. 17. 23:52

IF [Guild Member Cnt] < 10 THEN 0
ELSEIF [Guild Member Cnt] <20 THEN 10
ELSEIF [Guild Member Cnt] <30 THEN 20
ELSEIF [Guild Member Cnt] <40 THEN 30
ELSEIF [Guild Member Cnt] <50 THEN 40
ELSEIF [Guild Member Cnt] <60 THEN 50
ELSE 1000000
END

game_df = pd.read_csv('/Users/t2024-m0188/Desktop/GameProject/game_rawdata.csv', header=1)
game_df.head()

데이터 불러오기

print(game_df['first_login_date'].value_counts())

first_login_date 컬럼에 어떤 value들이 있는지 보기(잘 까먹는 코드)

#각 나라별 first/lastlogin의 min

country_login_min = game_df.groupby('country').agg(
    firstlogin=('first_login_date', 'min'),   
    lastlogin=('last_login_date', 'min')      
).reset_index()
print(country_login_min)

각 나라면 first/last login date(신규로 안 코드)

#특정 나라만 보기
#KR에 가장 유저들이 많아서 KR을 봄

country_login_min[country_login_min['country'] == 'KR']

특정 조건의 value들만 보기

조건: country_login_min에서 country가 kr인 곳

#평균보기
print(game_df['review_score'].mean())

평균 보는 코드

count_abov_pa = len(abov_pa)

길이를 보는 코드

#last_year_login_date 연도만 나오게
game_df['last_year']=game_df['last_login_date'].dt.year

'2020'과 같이 연도만 나오게 하기

<이제 거의 tableau>

마지막 접속일자-첫 접속일자=접속하는 텀

텀, 나이로 그래프

텀, 나라로 만든 그래프

배틀패스 레벨, 기간의 텀으로 만든 그래프

기간의 텀, 누적 결제금액 그래프

누적 환불금액, 기간의 텀

오늘은 유저!!!에 있는 데이터들 보기

user class보면 dolphin, minnow, whale유저들 알기 가능

https://tableauwiki.com/create-diverging-chart-tableau/

양방향 막대 그래프 만들기 - TABLEAU WIKI

양방향 막대 그래프 또는 좌우 대칭형 그래프, 세로 축은 공유하면서, 가로 축은 서로 반대방향으로 뻗어나가는 그래프를 일컫는 말입니다. 태블로로 구현하려면 이중축 또는 워크시트를 나누

tableauwiki.com

양방향 막대 그래프 만들었는데 도움이 죈 사이트

내가 만든 양방향 막대 그래프들

직업, 나라별로 사람들의 평균 나이 보기

나라별 age group별 평균 battle pass level

last login date(연도만)별 성별별 average playtime minute

country name별 last login date

(5년 동안 다 출석한 나라들 찾기)

5년종안 다 출석한 나라들의 나라별 총avg playtime minute

5년종안 다 출석한 나라들의 나라별 평균 레벨

5년종안 다 출석한 나라들의 나라별 평균 나이

5년종안 다 출석한 나라들의 들어온 경로별,성별별 연도별 분포

남자, 여자가 문자열이라 숫자열로 보이게 바꿈

성별별 직업

성별별 마케팅 수신여부

성별별 action type

성별별 levelcut

성별별 유입경로

성별별 battle pass level

성별별 user class

성별별 Os

-성별별 경험치 분류한 그래프

#경험치 구간별로 분류한것

IF [Exp] <  60000 THEN 50000
ELSEIF [Exp] < 70000 THEN 60000
ELSEIF [Exp] < 80000 THEN 70000
ELSEIF [Exp] < 90000 THEN 80000
ELSEIF [Exp] < 100000 THEN 90000
ELSEIF [Exp] < 200000 THEN 100000
ELSEIF [Exp] < 300000 THEN 200000
ELSEIF [Exp] < 400000 THEN 300000
ELSEIF [Exp] < 500000 THEN 400000
ELSEIF [Exp] < 600000 THEN 500000
ELSEIF [Exp] < 700000 THEN 600000
ELSEIF [Exp] < 800000 THEN 700000
ELSEIF [Exp] < 900000 THEN 800000
ELSEIF [Exp] < 1000000 THEN 900000
ELSE 10
END

-성별별 1달이내 접속한 유저들 찾기

1달이내 접속한 사람은 없음

-성별별 total login days

IF [total_login_days] < 500 THEN 400
ELSEIF [total_login_days] < 600 THEN 500
ELSEIF [total_login_days] < 700 THEN 600
ELSEIF [total_login_days] < 800 THEN 700
ELSEIF [total_login_days] < 900 THEN 800
ELSEIF [total_login_days] < 1000 THEN 900
ELSEIF [total_login_days] < 1100 THEN 1000
ELSEIF [total_login_days] < 1200 THEN 1100
ELSEIF [total_login_days] < 1300 THEN 1200
ELSEIF [total_login_days] < 1400 THEN 1300
ELSEIF [total_login_days] < 1500 THEN 1400
ELSEIF [total_login_days] < 1600 THEN 1500
ELSEIF [total_login_days] < 1700 THEN 1600
ELSEIF [total_login_days] < 1800 THEN 1700
ELSEIF [total_login_days] < 1900 THEN 1800
ELSEIF [total_login_days] < 2000 THEN 1900
ELSEIF [total_login_days] < 2100 THEN 2000
ELSEIF [total_login_days] < 2200 THEN 2100
ELSEIF [total_login_days] < 2300 THEN 2200
ELSEIF [total_login_days] < 2400 THEN 2300
ELSEIF [total_login_days] < 2500 THEN 2400
ELSEIF [total_login_days] < 2600 THEN 2500
ELSEIF [total_login_days] < 2700 THEN 2600
ELSEIF [total_login_days] < 2800 THEN 2700
ELSE 1000000
END

total login days 날짜별로 분류

-성별별 하루에 얻은 경험치

IF [Exp]/[total_login_days] < 30 THEN 20
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <40 THEN 30
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <50 THEN 40
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <60 THEN 50
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <70 THEN 60
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <80 THEN 70
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <90 THEN 80
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <100 THEN 90
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <200 THEN 100
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <300 THEN 200
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <400 THEN 300
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <500 THEN 400
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <600 THEN 500
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <700 THEN 600
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <800 THEN 700
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <900 THEN 800
ELSEIF [Exp]/[total_login_days] <1000 THEN 900
ELSE 10000000
END

하루에 얻은 경험치 분류하기

-성별별 던전 입장 횟수

IF [instance Dungeon enter cnt] < 10 THEN 0
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <20 THEN 10
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <30 THEN 20
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <40 THEN 30
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <50 THEN 40
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <60 THEN 50
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <70 THEN 60
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <80 THEN 70
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <90 THEN 80
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <100 THEN 90
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <200 THEN 100
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <300 THEN 200
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <400 THEN 300
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <500 THEN 400
ELSEIF [instance Dungeon enter cnt] <600 THEN 500
ELSE 1000000
END

횟수별로 던전 입장 횟수 그룹화

-성별별 max level인 사람들 찾기

IF [Level] = {MAX([Level])} THEN "Max Level"
ELSE "In Progress"
END

max level(100)에 도달한 사람들 찾기

-성별별 guild member cnt

IF [Guild Member Cnt] < 10 THEN 0
ELSEIF [Guild Member Cnt] <20 THEN 10
ELSEIF [Guild Member Cnt] <30 THEN 20
ELSEIF [Guild Member Cnt] <40 THEN 30
ELSEIF [Guild Member Cnt] <50 THEN 40
ELSEIF [Guild Member Cnt] <60 THEN 50
ELSE 1000000
END

-성별별 battle pass level

IF [Battle Pass Level] < 10 THEN 0
ELSEIF [Battle Pass Level] <20 THEN 10
ELSEIF [Battle Pass Level] <30 THEN 20
ELSEIF [Battle Pass Level] <40 THEN 30
ELSE 1000000
END

-성별, 나이대별 총로그인한 날들

-성별별 review score 분류

IF [Review Score] <1 THEN 0 
ELSEIF [Review Score] <2 THEN 1
ELSEIF [Review Score] <3 THEN 2
ELSEIF [Review Score] <4 THEN 3
ELSEIF [Review Score] <5 THEN 4
ELSEIF [Review Score] <6 THEN 5
ELSE 1000000
END

-성별별 직업,os