2019数据科学碗预处理游戏数据2019DataScienceBowlPreprocessedGameData-vh1981
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据，数据科学，机器学习，教育，行为分析，数据集，学生表现，预测模型
数据概述：
该数据集包含了2019年数据科学碗比赛中预处理后的游戏数据，记录了学生在教育游戏中的行为和表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2019年。
地理范围：数据来自全球范围内的学生，主要集中在参与数据科学碗比赛的地区。
数据维度：数据集包括学生的游戏行为数据，如游戏内操作，答题情况，时间消耗等，以及学生的个人信息和最终表现。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于2019年数据科学碗比赛，已进行预处理和清洗，以便于参赛者进行数据分析和建模。
该数据集适合用于教育领域的数据分析，学生行为分析，机器学习模型构建等，特别是在预测学生学习效果，个性化学习推荐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：适用于教育数据挖掘，学生学习行为分析等研究，如评估游戏对学习效果的影响，分析学生的学习模式等。
行业应用：可以为教育机构，在线学习平台提供数据支持，特别是在个性化学习推荐，学习效果评估等方面。
决策支持：支持教育领域的数据驱动决策，帮助教育工作者优化教学策略，提升学生学习体验。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索学生在教育游戏中的学习行为规律，帮助用户实现学生成绩预测，个性化学习推荐等目标，为教育领域提供数据支持。
