绝地求生游戏玩家表现分析数据集PlayerPerformanceAnalysisofPUBG-henupark
数据来源：互联网公开数据
标签：PUBG, 游戏数据, 玩家行为, 竞技游戏, 数据分析, 机器学习, 排名预测, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自绝地求生（PlayerUnknown's Battlegrounds，PUBG）游戏中的玩家比赛数据，记录了玩家在比赛中的各项表现指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态游戏数据。
地理范围：数据来源于全球PUBG游戏服务器，涵盖全球玩家游戏行为。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如助攻（assists）、使用过的加速道具数量（boosts）、造成的总伤害（damageDealt）、击倒人数（DBNOs）、爆头击杀数（headshotKills）、治疗次数（heals）、击杀排名（killPlace）、击杀数（kills）、最远击杀距离（longestKill）、比赛时长（matchDuration）、比赛类型（matchType）、最大队伍数量（maxPlace）、队伍数量（numGroups）、复活次数（revives）、驾驶距离（rideDistance）、撞车击杀数（roadKills）、游泳距离（swimDistance）、队友击杀数（teamKills）、载具摧毁数（vehicleDestroys）、步行距离（walkDistance）、拾取武器数量（weaponsAcquired）和赢得积分（winPoints）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test_V2.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于分析PUBG玩家的行为模式、预测比赛结果，以及研究游戏内的各种策略。
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：适用于游戏数据分析、玩家行为分析、生存分析、排名预测等研究，例如分析不同比赛模式下的玩家策略差异、评估各种因素对胜负的影响等。
行业应用：为游戏公司提供数据支持，用于改进游戏设计、优化匹配系统、提升玩家体验，以及进行市场分析和用户行为分析。
决策支持：支持游戏内的决策制定，例如优化游戏平衡性、改进反作弊系统、设计新的游戏模式等。
教育和培训：作为游戏数据分析、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索玩家行为与游戏结果之间的关系，例如通过分析玩家的击杀、伤害、移动距离等数据，预测玩家的最终排名，或者分析不同游戏模式下的玩家行为差异。
