Aplicação De Técnicas De Mineração De Dados Para A Indústria De Jogos Eletrônicos

Aplicação de Técnicas de Mineração de Dados para a Indústria

de Jogos Eletrônicos

Fernando Henrique Bragiao, Paulo Eduardo Miranda

IEC PUC-MG – Instituto de Educação Continuada da Pontifícia Universidade Católica de Minas

Gerais Belo Horizonte – Minas Gerais - Brasil

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Abstract - The techniques of data mining aims to turn data into useful information. In this article

we three of these techniques applied in order to generate interesting insights, through a database

which contains information on sales of games made by different platforms. The knowledge

generated can be considered important for manufacturers and gaming consoles.

Keywords - Data Mining. Games. Consoles.

Resumo - As técnicas de mineração de dados tem como objetivo transformar dados em

informações úteis. Neste artigo, foram aplicadas três dessas técnicas, com o objetivo de gerar

conhecimentos interessantes, mediante uma base de dados que contém informações sobre vendas

de jogos fabricados por diferentes plataformas. Os conhecimentos gerados podem ser

considerados importantes para os fabricantes de jogos e consoles.

Palavras-chave – Mineração de Dados. Jogos. Consoles.

1. Introdução

Mineração de dados refere-se ao processo de extração de conhecimento de bases de dados,

através de técnicas de inteligência artificial, com o objetivo de encontrar padrões e regras que

transformem dados em informações úteis para tomada de decisões e/ou avaliação dos resultados.

Essas técnicas podem ser aplicadas para detecção de fraudes, análise de riscos,

geoprocessamento ou até mesmo análise de mercado.

A indústria dos jogos eletrônicos está em constante expansão, devido à sua crescente

arrecadação. Os jogos de hoje são desenvolvidos para diferentes plataformas e possuem

diferentes tipos de classificação que pode ser por categoria (aventura, ação, etc), faixa etária e

outras mais que atendem a diferentes públicos de jogadores. Sobre esta perspectiva, as empresas

desenvolvedoras de jogos e de vídeo games necessitam de métodos eficientes para obterem

informação com o objetivo de auxiliá-las a melhor se posicionarem neste mercado atendendo a

estes diferentes públicos. (FLAUSINO)

Diante desse cenário e desta gama de opções, propõe-se utilizar algoritmos de mineração

de dados em uma pequena base de dados para obter resultados que gerem conhecimentos

interessantes no que se refere ao mercado de vendas de jogos eletrônicos.

2. Metodologia

Para realizar a extração de conhecimentos e descobrir qual plataforma possui a maior procura de

jogos ou qual categoria de jogo é mais vendida, foram utilizadas três técnicas de mineração de

dados, sendo de tarefas estatísticas, de clusterização e de regressão.

A primeira técnica utilizada foi a de clusterização com o algortimo K-means. O objetivo

neste caso foi definir clusters de categoria para separar os jogos, para tanto foi necessário definir

o número de cluster desejado, neste caso seis, o dado de input foi definido como a categoria e

como target Jogo_ID, os demais atributos foram por padrão do algoritmo.

Para a técnica de estatística utilizou-se o algoritmo One-way ANOVA 1, como objetivo

procurou-se encontrar a média de vendas por plataforma, para tanto definiu-se como input a

plataforma e como target o Total_vendas de modo que os resultados foram ordenados por

estatística, os demais atributos como padrão do programa.

Na técnica de regressão, foi utilizado o algoritmo Regression Tree com o objetivo de

prever as médias de venda por jogo e plataforma, definindo as entradas como sendo os campos

Nome_jogo e Plataforma, e como alvo o campo Total_vendas. Esse algoritmo foi executado com

os parâmetros padrões.

Estas técnicas foram aplicadas na base de dados utilizando os algoritmos disponibilizados

pela ferramenta Tanagra para obtenção dos resultados. Através da obtenção dos resultados, foi

realizada uma análise para responder as questões referentes ao índice de procura de jogos por

plataforma ou por categoria.

A tabela 1 demonstra a composição da base de dados utilizada para aplicação das

técnicas, a amostra foi definida com base na tabela de jogos mais vendidos no ano de 2010. A

amostra é composta por seis jogos de cada plataforma, considerados os mais vendidos, o seu

total de vendas, a categoria a qual o jogo pertence e sua respectiva plataforma, para fins de

simplificação só foram consideradas as plataformas chamadas de “mesa”, neste caso são os vídeo

games que necessitam de um televisor para exibir as imagens, encontrados no site Game Geek

Brasil. Outras plataformas não foram consideradas, pois nem todas as empresas desenvolvem

diferentes