Steam游戏评论与游戏信息综合数据集SteamGameReviewsandGameInformation-nehuencabibbo
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏评论, Steam平台, 游戏数据, 情感分析, 游戏推荐, 数据挖掘, 自然语言处理, 游戏行业
数据概述：
该数据集包含来自Steam平台的游戏评论数据和游戏基本信息，旨在为游戏分析、推荐系统构建和情感分析提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点上的游戏状态和用户反馈。
地理范围：数据主要来源于Steam平台，面向全球游戏玩家，但未特别限定国家或地区。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
filtered_reviews.csv：包含游戏评论相关信息，如app_id（游戏ID）、app_name（游戏名称）、review_text（评论文本）、review_score（评论评分）、review_votes（评论点赞数）。
filtered_games.csv：包含游戏基本信息，如AppID（游戏ID）、Name（游戏名称）、Release date（发布日期）、Estimated owners（预计拥有者数量）、Price（价格）、Genres（游戏类型）、Tags（游戏标签）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Steam平台的用户评论和游戏信息，经过了清洗和整合，便于后续分析使用。
该数据集适合用于游戏分析、情感分析、推荐系统构建和市场趋势研究等领域。
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：适用于游戏行业相关领域的学术研究，例如游戏评论的情感分析、游戏推荐算法的优化、游戏类型和标签的关联性分析等。
行业应用：可以为游戏开发商、发行商和市场研究机构提供数据支持，例如用户反馈分析、市场趋势预测、游戏定价策略制定等。
决策支持：支持游戏行业内的决策制定，例如游戏推广策略、用户体验优化、新游戏开发方向的确定等。
教育和培训：作为游戏数据分析、自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索游戏评论与游戏特性之间的关系，分析用户对不同游戏的评价，构建个性化游戏推荐系统，以及预测游戏市场的未来发展趋势，从而帮助用户实现更精准的行业洞察和决策。
