Este repositório contém uma análise de dados abrangente usando uma base de dados do Nintendo - Pokémon Go e Kaggle. O objetivo deste projeto é explorar os dados disponíveis e criar insights relevantes.
Tomada de decisões em jogos de RPG: Em jogos principais da série Pokémon, os jogadores frequentemente enfrentam decisões sobre quais Pokémon capturar, treinar e usar em suas equipes. A análise de Pokémon pode ajudar os jogadores a tomar decisões informadas com base nas características de cada espécie
Análise de jogabilidade: Avaliar o equilíbrio, a estratégia e a mecânica de jogo dos Pokémon pode ser uma análise valiosa para jogadores, treinadores e desenvolvedores de jogos. Isso pode ajudar a criar estratégias competitivas e equilibrar a jogabilidade em diferentes versões dos jogos Pokémon
Treinamento e competições: Aqueles envolvidos em competições oficiais de Pokémon, como as batalhas de Pokémon nos jogos ou nos torneios de cartas colecionáveis, podem realizar análises para aprimorar suas habilidades e estratégias.
- Estratégia de Jogo: Muitos jogadores realizam análises de Pokémon para desenvolver estratégias competitivas. Isso envolve examinar as estatísticas base, tipos, habilidades, movimentos e outros atributos de Pokémon para criar equipes eficazes em batalhas contra outros jogadores. O objetivo é ganhar vantagem tática e maximizar as chances de vitória.
- Pesquisa de Metagame: Em jogos competitivos de Pokémon, o metagame refere-se às tendências em termos de quais Pokémon e estratégias são mais populares em um determinado momento. Analisar o metagame ajuda os jogadores a se adaptar às mudanças nas estratégias predominantes e a tomar decisões informadas ao montar suas equipes.
A base de dados contém informações detalhadas sobre os nomes, gerações, habilidades e fraquezas. Os dados são fornecidos em formato Excel.
Obs: Criei uma database em SQL e CSV(;separated) para uma possível outra análise
Este projeto utiliza/utilizará bibliotecas de análise de dados em Python, incluindo:
- Pandas: Para manipulação e análise de dados.
- Matplotlib e Seaborn: Para visualização de dados e criação de gráficos informativos.
- Jupyter Notebooks e ou Visual Studio Code: Para documentação interativa do processo de análise e modelagem.
- MySQL: Para criação, manutenção e inserção dos dados
A organização do repositório está da seguinte forma:
.ipynb: Jupyter Notebooks que detalham o processo de análise de dados.xlsx: Database em excel.csv: Database em csv.sql: Databases em sql
Sua contribuição é bem-vinda! Se você deseja aprimorar a análise de dados. Estarei sempre passando para olhar
Este projeto é distribuído sob a licença MIT, o que significa que você pode usá-lo livremente em seus próprios projetos.
Sinta-se a vontade para explorar os notebooks, visualizar os gráficos e contribuir para a análise de dados . Esperamos que este projeto seja útil para entender melhor essa incrível Mundo Pokémon🎮 e prever tendências relevantes.