多人在线游戏对战数据分析数据集MultiplayerOnlineGameBattleData-tomkroll
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据, 对战分析, 玩家行为, 胜负预测, 战斗统计, 数据挖掘, 游戏平衡性, 机器学习
数据概述：
该数据集包含多人在线游戏（MOBA或类似类型）的对战数据，记录了玩家在游戏中的战斗表现及游戏对局信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未提供具体时间范围，视作静态游戏对战数据。
地理范围：数据来源未明确，可视为全球范围内游戏对局数据。
数据维度：
results.csv：包含玩家对战结果，包括player_id（玩家ID）、match_id（对局ID）、race（种族）、cls（职业）、winner（胜负）、killing_blows（击杀数）、deaths（死亡数）、damage（伤害）、healing（治疗量）、damage_taken（承受伤害）、healing_taken（承受治疗量）等字段。
games.csv：包含游戏对局信息，包括match_id（对局ID）、game_map（游戏地图）、game_type（游戏类型）、start_time（开始时间）、duration（持续时间）等字段。
数据格式：CSV格式，包含results.csv和games.csv两个文件，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于游戏对战记录，已进行结构化整理，方便数据分析。
该数据集适合用于游戏数据分析、玩家行为研究、胜负预测模型构建等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于游戏领域的数据挖掘与机器学习研究，如玩家行为分析、胜负预测模型构建、游戏平衡性评估等。
行业应用：为游戏开发商提供数据支持，用于游戏内经济系统优化、游戏玩法调整、用户体验提升等。
决策支持：支持游戏设计和运营团队进行数据驱动的决策，如优化游戏平衡性、改进匹配系统、提升玩家留存率等。
教育和培训：作为游戏数据分析、数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析。
此数据集特别适合用于探索玩家行为与游戏胜负之间的关系，评估游戏平衡性，并构建胜负预测模型，从而提升游戏体验和优化运营策略。
