概要

本リポジトリは、世界のビデオゲーム売上データを題材にしたデータ駆動型の分析プロジェクトです。Jupyter Notebookで記述された解析ノートブックを中心に、データの前処理、探索的データ解析（EDA）、プラットフォーム・ジャンル・パブリッシャー別の売上傾向分析、地域ごとの嗜好差の可視化、さらにはゲームのグローバル売上を予測するためのモデル構築までを扱います。データセットとしてvgsales系のCSVファイルが含まれ、Resultsや図表を通じて業界の主要トレンドを把握できる構成です。Requirements.txtにより主要ライブラリの再現が可能で、学習用や分析のテンプレートとしても利用しやすくなっています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 2
ファイル数: 5
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

vgsales系CSVを用いた実践的なデータクリーニングと探索的解析（EDA）
プラットフォーム・ジャンル・パブリッシャー別の集計と可視化による業界インサイト
SQL（またはpandasのSQLライク操作）とPythonを用いた集計ワークフロー
予測モデルによるグローバル売上予測の試行（機械学習の導入例）

技術的なポイント

本プロジェクトはデータ分析の典型的なパイプラインをJupyter Notebook上で再現している点が技術的に有用です。まず、vgsales new.csvの読み込み後に欠損値処理やデータ型変換（年情報の整形、文字列の正規化、売上列の数値化）などの前処理を行い、分析に耐えうるクリーンなテーブルを作成します。次に、プラットフォーム、ジャンル、パブリッシャー別に売上を集計し、地域別（北米、欧州、日本、その他）やグローバル売上の比較を行うことで、嗜好の地域差や時系列でのトレンドを抽出します。

可視化はMatplotlib／Seabornなどを用いた棒グラフ・折れ線グラフ・ヒートマップが想定され、カテゴリ別ランキングや推移の把握に適した図表を作成しています。READMEに「SQL」が明記されている点から、SQLiteやpandasqlでの集計クエリ、あるいはSQLライクな処理をNotebook内で併用している可能性が高く、大規模データや複雑な集約処理に対する分かりやすい実装例が期待できます。

予測タスクについては、タイトルやプラットフォーム、ジャンル、年、パブリッシャー、地域売上などを説明変数とし、グローバル売上を目的変数とする回帰モデル（線形回帰や決定木系、交差検証と評価指標による比較）を試していると推測されます。特徴量エンジニアリング（カテゴリ変数のエンコーディング、年代の扱い、人気指標の生成など）やモデル評価（RMSE・R²等）を通じて、売上予測の性能改善手法が学べる構成です。

また、Requirements.txtが含まれていることでライブラリ依存性が明示され、環境再現性が確保されています。Notebookベースのため結果の可視化や中間出力を容易に確認でき、教育用途や分析テンプレートとしても利用しやすい点が特徴です。一方で、ノートブック単体の構成はコードの再利用性やテスト面で改善余地があり、将来的にはスクリプト化やモジュール化、データパイプライン化を行うことで保守性が向上します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.MD: file
README.md: file
Requirements.txt: file
Video Games Sales Code File.ipynb: file
vgsales new.csv: file

まとめ

学習・探索目的に適した実践的な売上分析のテンプレートで、可視化と予測まで一通り学べる良質なノートブックです（改善余地はあるが出発点として有用）。

リポジトリ情報：

名前: video-game-sales-analysis
説明: Data-driven analysis of global video game sales using Python, SQL, and visualization techniques
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/parvmaru/video-game-sales-analysis
オーナー: parvmaru
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/70286925?v=4

READMEの抜粋：

Final Project: Video Game Sales Analysis

Project Summary

This project analyzes video game sales data to answer key questions about the gaming industry. We explore:

The best-selling video game genres and their popularity trends over time.
How video game sales differ across various platforms.
Which publishers have produced the most successful games in terms of global sales.
Regional differences in game preferences based on sales data.
Predicting a game’s global sales b…

ビデオゲーム売上分析 (video-game-sales-analysis)