教育游戏用户行为预测数据集EducationalGameUserBehaviorPrediction-danieleewww
数据来源：互联网公开数据
标签：教育游戏, 用户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 游戏分析, 行为模式, 学习评估
数据概述：
该数据集包含来自教育游戏的数据，记录了游戏用户在不同游戏环节中的行为表现，旨在用于预测用户学习效果和游戏体验。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内收集的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据集内容与教育游戏相关，可能来源于全球范围内的游戏用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如安装ID、游戏会话、游戏内行为（如“Bird_Measurer”、“Cart_Balancer”等）、游戏场景（如“CRYSTALCAVES”、“MAGMAPEAK”、“TREETOPCITY”等）、时间信息（小时，星期几）、用户行为统计（如不同游戏环节的完成次数、平均准确率、中位数准确率）、以及其他与游戏相关的数值特征。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，例如X_train.csv, Y_train.csv, final_test.csv等，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于danieleewww-fefiltering-of-dsb2019数据集，已进行特征工程和数据提取。
该数据集适合用于教育游戏用户行为分析、学习效果预测、游戏设计优化等相关研究。
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：适用于教育游戏领域的学术研究，例如用户学习行为建模、游戏难度自适应调整、学习效果评估等。
行业应用：可以为教育游戏开发商提供数据支持，用于改进游戏设计、提升用户体验、实现个性化学习推荐。
决策支持：支持教育机构和游戏开发商进行数据驱动的决策，优化教学策略和游戏内容。
教育和培训：可作为数据科学、机器学习、游戏分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户在教育游戏中的行为模式，预测用户学习效果，并优化游戏设计，从而提升学习体验和教学效果。
