🎮 はじめに

大乱闘スマッシュブラザーズ（スマブラ）は、世界中で人気の高い対戦型アクションゲームです。
プレイヤー同士の駆け引きやテクニックが勝敗を分けますが、実はそこに「データ的な傾向」が存在するのでは？という興味から、今回のプロジェクトを立ち上げました。

本シリーズでは、スマブラの対戦結果データと気象情報を組み合わせて、以下の疑問をデータで解明していきます！

🧰 使用技術スタック

分類	使用技術
ローカル環境	Docker / Django / Python / BeautifulSoup / GitHub / bash
データ処理	AWS S3 / Glue / PySpark / Step Functions / Lambda
可視化	Tableau Desktop

今回の分析基盤は、以下のような3つの環境に分かれています。

以下が全体のシステム構成図になります

データは以下の3層に整理しています。

以下がテーブル設計図になります

今回のスマブラ対戦分析プロジェクトは、以下の流れでデータを収集・加工・分析しています。

回	タイトル
第2回	Djangoでスマブラ対戦結果アプリを作成（データ収集①）
第3回	BeautifulSoupで気象データをスクレイピング（データ収集②）
第4回	bashを使って、S3にデータアップロード（自動化）
第5回	Glue × PySparkでETLパイプラインを構築（データ加工）
第6回	Step Functions + Lambdaで自動処理化（ワークフロー設計）
第7回	スマブラ勝率・キャラ相性・気温影響を可視化（分析編）

次回は、ローカル環境で作成した「スマブラ対戦結果入力アプリ」について紹介していきます！
https://qiita.com/shota1212/items/38c381a42faad5413a4d