Анализ данных о модах к игре Minecraft

Модификация (мод) — это пользовательское расширение игры, которое изменяет или дополняет её механики, контент и технические возможности.

В этом проекте я анализирую пользовательские модификации к игре Minecraft, размещённые на платформе Modrinth. В качестве источника данных используется открытый датасет с сайта Kaggle, в котором собрана информация о тысячах модов: количество загрузок, подписчиков, категории и типы загрузчиков (Fabric, Forge и др.). Данные представлены в формате CSV и анализировались с помощью библиотеки Pandas. Мне было интересно рассмотреть моды не как отдельные проекты, а как целую систему — с лидерами, нишами, инфраструктурой и явным перекосом внимания в сторону небольшого числа популярных решений.

Такой взгляд позволяет воспринимать экосистему модов как рынок пользовательского контента, где спрос и предложение распределены неравномерно.

В рамках проекта были использованы следующие типы визуализаций:

— горизонтальная столбчатая диаграмма, — кольцевая диаграммы, — scatter plots, — гистограмма распределения.

Визуальный стиль проекта намеренно сделан тёмным и сдержанным, чтобы напоминать интерфейсы игровых лаунчеров и платформ для моддинга, включая Modrinth. При этом в графиках используются яркие акцентные цвета.

Шрифтовое решение — Inter.

Первым я выбрал график, показывающий самые популярные моды по количеству загрузок. Горизонтальная столбчатая диаграмма хорошо подходит для сравнения значений, сильно отличающихся по масштабу; логарифмическая шкала помогает избежать визуального перекоса.

Здесь мне интересно посмотреть, какие типы модов оказываются в абсолютных лидерах.

Анализ показывает, что среди лидеров преобладают инфраструктурные решения — API и оптимизационные библиотеки, формирующие основу для других модификаций.

Далее я захотел посмотреть на общее распределение загрузок по всему датасету. Для этого используется гистограмма, которая позволяет увидеть форму распределения, и равномерно ли распределена популярность модов.

Распределение имеет выраженный длинный хвост: большинство модов остаются нишевыми, а внимание сосредоточено у ограниченного числа проектов.

В третьем графике я перешёл к анализу загрузчиков, на которых распространяются моды. Для этого используется кольцевая диаграмма, так как она наглядно показывает доли в общем объёме. Здесь я смотрю насколько рынок действительно разделён между несколькими основными платформами.

Визуализация показывает концентрацию рынка вокруг Fabric и Forge, при небольшом преимуществе Fabric.

Затем я рассматриваю связь между подписчиками и загрузками отдельных модов. Scatter plot позволяет увидеть общую тенденцию и разброс значений, а логарифмические шкалы помогают работать с перекошенными данными. Мне интересно проверить, всегда ли рост подписчиков, который может отражать качество модификации, сопровождается ростом загрузок.

Результаты показывают положительную связь, но без строгой линейной зависимости.