Количественный анализ топов стима

Всем привет! Я создал небольшой проект, который ежедневно собирает данные о 100 самых популярных играх в Steam за предыдущий день. Он отдельно показывает, кто из топа вышел, кто вошел, и как изменилось максимальное количество игроков за день у игр, которые остались в топе. Также производится анализ информации за неделю/месяц/год (как долго игры продержались в топах, среднее максимальное количество игроков и т.д.).

Инфа заливается в Telegram канал, подробное описание всех таблиц на github.

Сообщения в канале выглядят примерно так:

Это таблица с топ 100 игр, которые были 27 янв. 2024 года. В самом сообщении 100 игр, просто для удобства обрезал.
Это таблица с топ 100 игр, которые были 27 янв. 2024 года. В самом сообщении 100 игр, просто для удобства обрезал.
Это игры в топе, которые появились по сравнению с 21 янв., то есть в топе появились 2 игры и встали на 65 и 98 место в рейтинге. <br />
Это игры в топе, которые появились по сравнению с 21 янв., то есть в топе появились 2 игры и встали на 65 и 98 место в рейтинге.
Если две игры вошли в топ, то две вышли с 90 и 98 места в рейтинге. <br />
Если две игры вошли в топ, то две вышли с 90 и 98 места в рейтинге.
Если игра осталось в топе, то покажет на сколько увеличилось (уменьшилось) максимальное количество игроков. <br />
Если игра осталось в топе, то покажет на сколько увеличилось (уменьшилось) максимальное количество игроков.

Также в сообщениях в Telegram используются хэштеги напротив даты и типа периода, например #2024-01-01, #день. То есть можно найти нужную информацию по тегу через поиск.

Как уже упоминалось ранее, имеется также аналитика за неделю, месяц и год. Однако принцип ее формирования немного отличается от анализа по дням. Кроме того, к анализу каждой даты и периода прилагается файл Excel, в котором содержатся расширенные версии ранее упомянутых таблиц, а также таблица со всеми играми, которые в течение года попадали в топы Steam, с указанием количества дней пребывания в топе и среднего максимального количества игроков. Дополнительную информацию по этому вопросу можно найти на странице проекта на GitHub.

Надеюсь кому-то будет интересно!

22
Начать дискуссию