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Primary LanguageJupyter Notebook

Steam Data Analysis

Mini-projet exploratoire réalisé en préparation à un stage Data Science.
Objectif : explorer un dataset Steam (prix, genres, évaluations) pour extraire des insights sur le marché du jeu vidéo.

Étapes

  1. Exploration des données (Pandas + SQL avec SQLite)
  2. Visualisations (Seaborn/Matplotlib)
  3. Interprétation des résultats (Markdown dans le notebook)

Insights

  • Les jeux free-to-play génèrent le plus de popularité (votes positifs).
  • Le genre Indie domine largement l’offre sur Steam.
  • Aucune corrélation directe entre prix et popularité.

Librairies utilisées

  • pandas, numpy, matplotlib, seaborn
  • sqlite3