绝地求生游戏玩家行为数据集PUBGPlayerBehaviorDataset-omkar1203
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据, 玩家行为, 绝地求生, 数据分析, 竞技游戏, 生存游戏, 游戏统计, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自热门游戏《绝地求生》（PUBG）的玩家游戏行为数据，记录了单局游戏内的各种行为指标，用于深入分析玩家表现、游戏策略和胜负关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为游戏历史数据快照。
地理范围：数据未限定地理范围，反映全球玩家的游戏行为。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：
Id：玩家唯一标识符。
groupId：队伍标识符。
matchId：游戏局唯一标识符。
assists：助攻次数。
boosts：使用加速道具次数。
damageDealt：造成总伤害。
DBNOs：击倒敌人次数。
headshotKills：爆头击杀次数。
heals：使用治疗道具次数。
killPlace：击杀排名。
killPoints：击杀得分。
kills：击杀总数。
killStreaks：连杀次数。
longestKill：最远击杀距离。
matchDuration：游戏时长。
matchType：游戏模式（如单人、双人、四排等）。
maxPlace：本局比赛最大队伍数。
numGroups：本局比赛队伍数量。
rankPoints：排名得分。
revives：复活队友次数。
rideDistance：驾驶距离。
roadKills：撞车击杀数。
swimDistance：游泳距离。
teamKills：误伤队友次数。
vehicleDestroys：摧毁载具数量。
walkDistance：步行距离。
weaponsAcquired：拾取武器数量。
winPoints：胜点。
winPlacePerc：胜率排名百分比。
数据格式：CSV格式，文件名为pubg.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的游戏数据分享，已进行基础的数据清洗和整理。
该数据集适合用于游戏行为分析、玩家表现评估和游戏平衡性研究。
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：适用于游戏数据分析、竞技游戏行为研究等领域的学术研究，如玩家行为模式分析、胜负预测、游戏平衡性评估等。
行业应用：为游戏开发商和电竞平台提供数据支持，用于优化游戏设计、提升玩家体验、进行游戏内活动效果评估等。
决策支持：支持游戏公司进行数据驱动的决策，如调整游戏难度、优化匹配机制、改进游戏内经济系统等。
教育和培训：作为游戏数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用游戏数据分析方法。
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，帮助用户实现对游戏内玩家行为的深入理解和预测，从而优化游戏策略和提升游戏体验。
