Steam Game Review Analysis

개발환경설정 (based on MacOSX)

🔥 Requirements

• Python 3.7
• Pipenv

1. Pipenv 설치

Mac OSX의 패키지 매니저인 Homebrew를 이용해 설치한다.

$ brew install pipenv

📦 Libraries

• Python Pandas
• Python Numpy
• spaCy
• Gensim
• vadersentiment
• nltk

Specification

Object

• 유저가 남긴 리뷰와 유저가 선택한 추천/비추천 관계를 통해 아래의 항목을 보고자 한다.
  • 유저가 추천한다고 선택한 리뷰에서 자주 쓰는 단어
  • 유저가 비 추천한다고 선택한 리뷰에서 자주 쓰는 단어
• 유저가 남긴 리뷰의 Sentimental Analysis, 유저 게임 추천 여부 정보와 정합성
• NTLK, GENSIM 문장 요약 차이 확인 (추천, 비추천 리뷰 각각 1개에 대해)

Data Analysis

1. Steam User Reviews 데이터 획득 scrap_steam_reviews.py

• requests 라이브러리 사용
• Steam UserReview API
• 변수 파라미터 review_type의 positive, negative에 따라 5100개씩 획득, 총 10200개

2. 데이터 전처리 process.py

부정적 리뷰 세트, 긍정적 리뷰 세트 각각에 대해 아래의 처리를 진행

• review_type: positive, negative에 따른 is_recommend FLAG 추가
• recommendationid KEY 중복된 데이터 제거
• JSON 데이터 형식으로 된 author 정보 Flatten 처리
• 부정적 리뷰 데이터 세트와 긍정적 리뷰 데이터 세트 MERGE
• 영어로 된 리뷰만 텍스트 마이닝 분석 대상 처리

3. EDA analyze_eda.py

아래 변수에 대한 기본 통계 분석 실시

정수형

• num_games_owned
• num_reviews
• playtime_forever
• votes_up
• votes_funny
• comment_count

논리형

• steam_purchase
• received_for_free
• written_during_early_access

4. 텍스트 프로세싱 text_process.py

전체 리뷰에 대해 아래의 텍스트 프로세싱

• 이모지, 특수문자 제거
• NEWLINE 제거
• STOP_WORD 불용어 제거
• POS_TAG에 따라 명사, 형용사, 동사 분류
• 명사, 형용사, 동사, 전체 4가지 경우에 대한 WORD FREQ 데이터 추출

EDA 분석에 따른 텍스트 프로세싱 추가 진행 (아래의 목록 대상)

• Recommend/Not Recommend
• 무료로 받은 사람 T/F
• Early Access 사용자 T/F
• VOTES_UP 50% 구간 2개 초과/2개 이하
• PLAYTIME_FOREVER 25% 구간 6381 초과/6381 이하
• NUM_GAMES_OWNED 50% 구간 66개 초과/66개 이하
• NUM_REVIEWS 50% 구간 3개 이상/3개 이하

5. 감정 분석 sentiment_analysis.py, sentiment_eda.py

vaderSentiment 이용, 전체 리뷰에 대해 감정 분석을 실시하여 실제 유저가 선택한 추천/비추천 정보와 맞는지 확인

• 각 리뷰 문장에 대해 polarity_scores 산출
• compound 수치로 긍정, 중립, 부정 분류
  • >= 0.5: 긍정
  • > -0.05 and < 0.05: 중립
  • < -0.05: 부정
• is_not_match 정보 생성
• 기본 EDA 진행

6. 문장 분석 summarized_review.py

• NLTK, GENSIM으로 각각 문장 분석 진행 + 차이점 확인

🔥 Running

1. Pipenv를 이용해 의존성 패키지 설치

$ pipenv install

2. 위 단계에 맞게 Python 실행

$ python path/to/file.py

 

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