绝地求生训练数据集PUBG训练数据集-krunalkumardegamdiya
数据来源：互联网公开数据
标签：绝地求生，游戏数据，数据集，机器学习，游戏分析，玩家行为，训练数据，电子竞技
数据概述： 该数据集包含来自绝地求生（PUBG）游戏的训练数据，记录了玩家在游戏中的各种行为和结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的玩家，包括不同地区和国家。
数据维度：数据集包括玩家ID，游戏ID，地图，模式（单排，双排，四排），击杀数，距离，生存时间，杀伤数，排名等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于绝地求生的游戏服务器，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于游戏数据分析，机器学习和电子竞技等领域，特别是在玩家行为分析，游戏策略优化等方面具有重要价值。
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：适用于游戏行为分析，玩家行为预测等研究，如分析不同模式下的玩家表现，游戏策略优化等。
行业应用：可以为游戏公司，电竞俱乐部等提供数据支持，特别是在玩家数据分析，游戏策略制定等方面。
决策支持：支持游戏设计优化，电竞比赛策略制定，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为游戏设计，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析，策略优化等技术。
此数据集特别适合用于探索玩家在绝地求生中的行为模式和游戏策略，帮助用户实现游戏策略优化，玩家表现预测等目标，促进电子竞技和游戏数据分析技术进步。
