儿童教育游戏行为分析数据集Children-sEducationalGameBehaviorAnalysis-kencaswell
数据来源：互联网公开数据
标签：儿童游戏, 行为分析, 教育评估, 游戏数据, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 游戏设计
数据概述：
该数据集包含来自儿童教育游戏的数据，记录了儿童在游戏中的行为表现，包括游戏交互、操作事件、以及游戏结果等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年9月。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的儿童用户，但未明确标明具体地区。
数据维度：数据集主要包括以下几个关键文件：
little_test.csv: 包含测试集的游戏事件数据，记录了用户的游戏行为，如事件ID、游戏会话、时间戳、事件数据、安装ID、事件计数、事件代码、游戏时间、游戏标题、事件类型和游戏世界等。
little_train.csv: 包含训练集的游戏事件数据，数据结构与little_test.csv相似。
little_train_labels.csv: 包含训练集的标签数据，记录了游戏会话、安装ID、游戏标题、正确回答的题目数量、错误回答的题目数量、准确率和准确率分组等。
train_only_labeled_ids.csv: 包含了仅在训练集中有标签的安装ID。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于儿童教育游戏平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于儿童游戏行为分析、教育游戏效果评估、用户行为预测等研究。
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：适用于教育学、心理学、计算机科学等领域的学术研究，如儿童学习行为分析、游戏化学习效果评估、个性化学习推荐等。
行业应用：可以为教育游戏开发商提供数据支持，用于游戏设计优化、用户体验提升、游戏内活动策划等。
决策支持：支持教育机构和游戏平台进行教学效果评估、用户行为分析，从而优化教学策略和游戏内容。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索儿童在教育游戏中的行为模式、学习过程，以及游戏设计对学习效果的影响，帮助用户实现游戏优化、个性化学习推荐、以及教育效果评估等目标。
