Data Mining e Analisi Predittiva nel Mercato dei Giochi da Tavolo

Il presente lavoro analizza il settore dei giochi da tavolo a partire da due dataset di BoardGameGeek (scaricati da Kaggle): un catalogo di oltre 27.000 giochi e un archivio di oltre 15 milioni di recensioni degli utenti. Gli obiettivi dell'analisi sono individuare pattern utili a fini di cross-selling e individuare le caratteristiche più comunemente associate al successo dei giochi, così da offrire indicazioni utili in fase di progettazione di nuovi titoli. Per il primo obiettivo è stato applicato l'algoritmo Apriori ai panieri di giochi recensiti positivamente dagli utenti e un albero di regressione per l'interpretazione delle regole ottenute; per il secondo sono stati utilizzati un albero di regressione e, per verificarne la robustezza, la random forest. Il lavoro si propone così di offrire una lettura data-driven del settore, utile sia a chi si occupa di marketing sia a chi progetta nuovi giochi.