随机合成在线游戏购买数据集

随机合成在线游戏购买数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：在线游戏,购买数据,数据合成,数据分析,机器学习,游戏行业,数字营销 数据概述： 本数据集是由作者自建的模拟在线游戏购买数据集，旨在为数据科学技能的提升提供实践机会。数据集涵盖了2021年至2022年间，英国PlayStation Store和Xbox Microsoft Store上24款游戏的购买记录，包括购买时间、地理位置、游戏标题和支付银行等信息。数据集共包含42,892条记录，但用户可以根据需要通过作者提供的Python代码生成更多数据。 数据用途概述： 该数据集适用于数据分析、机器学习模型训练、游戏行业研究和数字营销策略制定等多个场景。研究人员可以利用该数据集进行用户行为分析，预测销售趋势，优化推荐算法；游戏公司可以结合数据调整游戏定价和推广策略；金融机构可以通过数据分析了解支付习惯和欺诈风险。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据分析的方法和技巧。