游戏平台用户行为数据集GamingPlatformUserBehaviorDataset-akashv97
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏, 玩家行为, 用户画像, 游戏推荐, 消费行为, 数据分析, 机器学习, 游戏时长
数据概述：
该数据集包含来自Steam平台的用户游戏行为数据，记录了用户在平台上的游戏购买、游戏时长等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据来源于Steam平台，用户分布具有全球性。
数据维度：数据集包括用户ID、游戏名称、行为类型（如“购买”或“游玩”）、游戏时长（以分钟为单位）等。
数据格式：CSV格式，文件名为steam-200k.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，已经过一定程度的整理。
该数据集适合用于游戏玩家行为分析、游戏推荐系统构建、用户画像构建等。
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：适用于游戏行业的用户行为分析研究，例如用户游戏偏好分析、游戏时长与消费关系分析等。
行业应用：可以为游戏公司提供数据支持，尤其是在游戏推荐、个性化内容推荐、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持游戏平台的运营决策，例如游戏定价策略、用户留存策略优化、新游戏推广策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户游戏行为模式，分析游戏时长与消费之间的关系，以及构建个性化的游戏推荐系统。
