PBSKidsApp用户行为评估数据集训练集-测试集-manjunathrg
数据来源：互联网公开数据
标签：PBS Kids,儿童教育,游戏行为,评估,用户分析,游戏时长,正确率,准确率,Kaggle
数据概述：
本数据集基于2019年数据科学碗竞赛的PBS Kids App数据，由Kaggle竞赛提供的原始训练集和测试集CSV文件转换而来。作为一名BI开发者，我将原始数据加载到名为KAGGLE_TRAIN和KAGGLE_TEST的SQL表中，并使用SQL查询对数据进行转换和聚合，生成了用于评估用户行为的数据集。数据集中包含了用户在PBS Kids App中的游戏会话信息，以及与评估相关的指标。原始数据未做任何修改，少量记录因值长度问题被过滤，预计对预测结果影响较小。
数据用途概述：
该数据集主要用于分析儿童在PBS Kids App中的游戏行为，评估用户的学习表现。可以用于：
1. 用户行为分析：分析用户的游戏时长、游戏次数、参与的游戏类型等，了解用户的使用习惯和偏好。
2. 评估指标计算：计算用户的答题正确率、准确率，并根据正确率进行分组，用于评估用户的学习水平。
3. 预测模型构建：可以用于构建预测模型，预测用户在评估中的表现（例如准确率分组）。
4. 游戏设计优化：通过分析用户行为和评估结果，为游戏设计提供优化建议，提升用户的学习体验。
数据集包含以下关键字段：
* total_sessions：用户参与的总游戏会话次数
* total_game_time：用户总游戏时长
* assessment_Session_count：评估会话次数
* installation_id：用户的唯一标识符
* title：游戏标题
* timestamp：最后一次游戏时间戳
* type：游戏类型
* world：游戏所属世界
* game_time：游戏时长
* event_count：事件计数
* num_correct：正确答案数量
* num_incorrect：错误答案数量
* accuracy：正确率
* accuracy_group：准确率分组（0-3，根据正确率划分）
