绝地求生游戏玩家行为与胜负预测数据集PlayerBehaviorandWinPredictioninPUBG-rednaxel22
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据, 行为分析, 胜负预测, 玩家表现, 机器学习, 数据挖掘, 统计分析, 竞技游戏
数据概述：
该数据集包含来自绝地求生（PUBG）游戏中的玩家比赛数据，记录了玩家在游戏中的各项行为指标以及最终的胜负结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为游戏历史数据快照。
地理范围：数据来自全球范围内的绝地求生游戏玩家。
数据维度：数据集包括玩家在单局游戏中的各项表现指标，如助攻数（assists）、使用能量道具数量（boosts）、造成伤害（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）、复活次数（revives）、驾驶距离（rideDistance）、撞车击杀数（roadKills）、游泳距离（swimDistance）、团队击杀数（teamKills）、车辆摧毁数（vehicleDestroys）、步行距离（walkDistance）、拾取武器数量（weaponsAcquired）、胜负排名百分比（winPlacePerc）等。
数据格式：CSV格式，文件名为cleanedTrain.csv，便于数据分析和建模处理。数据已进行清洗和预处理，包含多个数值型字段。
该数据集适用于游戏玩家行为分析、胜负预测模型构建、游戏平衡性研究等。
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、行为心理学、机器学习等领域的研究，如玩家行为模式分析、胜负影响因素分析、游戏内作弊行为检测等。
行业应用：为游戏开发商、电竞俱乐部、游戏数据分析平台提供数据支持，尤其在游戏平衡性调整、玩家行为分析、游戏内推荐系统构建等方面具备实用价值。
决策支持：支持游戏公司进行游戏运营策略优化，例如根据玩家行为调整游戏机制、优化匹配系统等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、游戏开发等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析。
此数据集特别适合用于探索玩家行为与胜负之间的关系，预测玩家胜负概率，并为游戏设计提供数据支持，帮助用户优化游戏体验和提升竞技水平。
