Анализ взаимосвязи между игровыми привычками и их влиянием на жизнь

Для анализа был выбран dataset «Gaming Hours vs Academic & Work Performance» с сайта kaggle. Набор данных исследует взаимосвязь между игровыми привычками и их влиянием на жизнь. Он отражает ключевые поведенческие факторы, а именно: продолжительность игры, предпочтительное время игры, количество часов сна, уровень стресса, уровень концентрации и показатели продуктивности.

Видеоигры стали частью жизни большинства людей, какой же эффект они оказывают: положительный или отрицательный ?

Для визуализации данных я выбрала гистограмму, столбчатую диаграмму, линейный график, точечную и круговую диаграммы, так как они наиболее точно смогут передать основные тенденции.

Первым этапом я подключаю необходимые библиотеки, которые потребуются для анализа и визуализации данных.

После подключения библиотек я задаю определённую стилизацию для всех графиков. Этот шаг повышает наглядность и эстетичность, графики становятся понятным инструментом коммуникации.

Визуальное оформление дополнено акцентными цветами DAE13A и F75DAD, а также моноширинным шрифтом, — такое сочетание погружает зрителя в атмосферу видеоигр.

Следующим этапом я импортирую данные из CSV-файла в Python с помощью библиотеки pandas.

Первый график — это гистограмма, которая показывает, сколько времени люди тратят на игры.

Гистограмма ясно демонстрирует разброс в данной категории и то, в каком диапазоне держится среднее значение. Таким образом, мы видим, что время, затраченное на компьютерные игры, может достигать до 6 часов в день, при этом среднее значение составляет около 3,3 часа.

Видеоигры можно назвать довольно распространённым развлечением в повседневной жизни.

На втором графике (столбчатая диаграмма) показано, на какое время суток — утро, вечер или ночь — приходится основной пик интереса к играм.

Большинство людей предпочитают играть по утрам, однако вечер и ночь не сильно уступают в популярности, тут можно сказать, что данные распределены довольно равномерно по всем категориям.

Линейный график подходит для демонстрации влияния игрового времени на сон, так как видны общие тенденции. Для оценки влияния сна на успеваемость я группирую студентов по количеству игровых часов (0-1/ 1-2/ 2-3/ 3-4/ 5-6).

По графику видно, что средняя продолжительность сна остаётся стабильной, наблюдается небольшой рост среднего сна у игроков, которые тратят 3-4 часа в день на игру.

Таким образом, сильной зависимости между временем, затраченным на видеоигр, и сном — НЕТ.

Для оценки зависимости между игровыми часами и уровнем продуктивности я использую точечную диаграмму.

Коэффициент корреляции «R» равен -0.02, что демонстрирует отсутствие линейной связи между параметрами, а значит, количество времени, проведенное за играми, не может предсказать продуктивность человека. Линия тренда практически горизонтальна — это ещё одно подтверждение гипотезы: компьютерные игры не мешают продуктивности. Данные распределены равномерно: люди, которые играют 1 час или 6 часов могут иметь одинаковую продуктивность.

Завершить исследование я хочу круговой диаграммой, которая позволяет оценить, какое воздействия игры оказывают на человека.