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Análisis de emotes de Fortnite: clustering y popularidad

Los emotes (bailes) de la tienda de Fortnite tienen características complejas que determinan su popularidad — precio, rareza, audio, vídeo — pero no hay una variable que las integre todas.

Problema

Los emotes (bailes) de la tienda de Fortnite tienen características complejas que determinan su popularidad — precio, rareza, audio, vídeo — pero no hay una variable que las integre todas. ¿Qué factores explican el éxito de un emote según los votos de los usuarios?

Solución

Integración de múltiples fuentes de datos (API de Fortnite, scraping de FortniteGG, características de audio y vídeo) + análisis de popularidad basado en votos de usuarios + K-Means clustering para agrupar emotes por características similares y entender qué perfiles existen.

Integración de datos multifuente

  • API de Fortnite: precio, rareza, categoría y metadata de cada emote
  • Scraping de FortniteGG: votos de usuarios como proxy de popularidad del emote
  • Características de audio: extracción de features del audio (ritmo, energía) de los vídeos
  • Reconocimiento de artistas en el audio para identificar emotes con música licenciada

Análisis de popularidad y clustering

  • Análisis de popularidad: qué características (rareza, precio, artista) correlacionan con más votos
  • K-Means clustering sobre las características de los emotes: agrupación por perfil
  • Visualización de clusters: qué tipos de emotes se agrupan naturalmente
  • StandardScaler + scikit-learn para preprocesar y clusterizar las variables mixtas

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