儿童游戏行为数据分析数据集Children-sGameBehaviorDataAnalysis-mikhailevseev
数据来源：互联网公开数据
标签：儿童教育, 游戏行为, 数据分析, 机器学习, 用户行为分析, 学习评估, 游戏设计, 行为特征
数据概述：
该数据集包含来自儿童教育游戏的数据，记录了玩家在游戏中的行为表现和交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定游戏版本的行为快照。
地理范围：数据来源未明确，可推测为全球范围内参与游戏的儿童用户。
数据维度：数据集包含多种行为指标，包括但不限于：玩家会话ID（session_id）、游戏关卡组（level_group）、事件类型数量（event_name_nunique）、特定游戏元素数量（fqid_nunique、room_fqid_nunique、text_nunique）、事件发生次数统计（event_name_count、fqid_count等）、时间相关统计（elapsed_time_mean、elapsed_time_diff_mean等）、空间位置统计（room_coor_x_mean、room_coor_y_mean等）、点击事件统计（navigate_click_sum、person_click_sum等）以及特定游戏场景下的行为统计（tunic.historicalsociety.entry_ETR_counts等）。
数据格式：CSV格式，文件名为all_jo_game_data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于分析儿童在教育游戏中的行为模式，评估学习效果，以及优化游戏设计。
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、人机交互等领域的学术研究，如儿童学习行为分析、游戏对认知能力的影响研究等。
行业应用：为教育游戏开发商提供数据支持，用于改进游戏设计、个性化学习路径推荐、评估游戏内容对儿童的吸引力等。
决策支持：支持教育机构和相关部门评估儿童学习效果，制定个性化教育方案，优化教学策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索儿童在游戏中的行为模式，识别影响学习效果的关键因素，以及优化游戏设计以提升学习体验。
