游戏内容分析数据集GameContentAnalysisDataset-beerhan
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏设计，内容分析，数据集，用户行为，机器学习，游戏开发，数据分析，娱乐产业
数据概述： 该数据集包含来自多个在线游戏平台的游戏内容数据，记录了各类电子游戏的核心信息和用户互动数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的主流游戏平台，包括PC，主机及移动设备。
数据维度：数据集包括游戏名称，类型，发行年份，开发商，平台，用户评分，下载量，活跃玩家数，游戏时长，用户评论情感分析等变量。还包括游戏内容分类，游戏机制，玩家行为等详细信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于各大游戏平台和第三方数据分析机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于游戏设计，用户行为分析，市场研究及机器学习等领域，特别是在游戏推荐系统，玩家行为预测及游戏内容优化任务中具有重要应用价值。
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：适用于游戏设计，用户体验及市场趋势研究，如游戏类型与玩家偏好的关系，游戏内容与用户留存率的影响等。
行业应用：可以为游戏开发公司，发行商及平台提供数据支持，特别是在游戏优化，用户细分及市场策略制定方面。
决策支持：支持游戏内容开发，玩家行为分析及商业策略优化，帮助相关领域制定更好的产品规划和运营决策。
教育和培训：作为游戏设计，数据科学及市场分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解游戏内容分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索游戏内容与玩家行为的关联规律，帮助用户实现游戏推荐，用户留存及市场定位等目标，促进游戏开发与运营的优化与创新。
