Доработать проект по Data Science

Код и комментарии по доработке в .ipynb

Вы работаете в интернет-магазине «Стримчик», который продаёт по всему миру компьютерные игры. Из открытых источников доступны исторические данные о продажах игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы (например, Xbox или PlayStation). Вам нужно выявить определяющие успешность игры закономерности. Это позволит сделать ставку на потенциально популярный продукт и спланировать рекламные кампании.

Перед вами данные до 2016 года. Представим, что сейчас декабрь 2016 г., и вы планируете кампанию на 2017-й. Нужно отработать принцип работы с данными. Неважно, прогнозируете ли вы продажи на 2017 год по данным 2016-го или же 2027-й — по данным 2026 года.

В наборе данных попадается аббревиатура ESRB (Entertainment Software Rating Board) — это ассоциация, определяющая возрастной рейтинг компьютерных игр. ESRB оценивает игровой контент и присваивает ему подходящую возрастную категорию, например, «Для взрослых», «Для детей младшего возраста» или «Для подростков».