游戏玩家行为测试数据集GamePlayerBehaviorTestingDataset-avrilch
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏分析, 玩家行为, 数据挖掘, 游戏测试, 行为预测, 游戏设计, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自游戏测试环境中的玩家行为数据，记录了玩家在游戏中的各种操作和表现，用于分析玩家行为模式和游戏体验。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定游戏版本或测试阶段的行为快照。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来源于全球范围内的游戏测试用户。
数据维度：包含多个关键字段，如玩家ID、游戏内操作、游戏进度等，具体字段名称为KTPU0000000001-aa-bb-cc-dd-ee，以及与玩家游戏风格相关的数据。
数据格式：CSV格式，包含public_submission_template.csv、play_style_test_public.csv、dan_test_public.csv和kyu_test_public.csv等多个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于游戏测试或公开的游戏数据分析项目，经过匿名化处理以保护用户隐私。
该数据集适合用于游戏玩家行为分析、游戏设计优化、以及游戏内用户体验研究。
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，如玩家游戏习惯分析、游戏内行为模式识别、游戏平衡性评估等。
行业应用：可以为游戏开发商提供数据支持，特别是在游戏设计、游戏测试、玩家行为预测等方面。
决策支持：支持游戏开发团队进行游戏改进、优化游戏体验、提升用户留存率和游戏收益。
教育和培训：作为游戏数据分析、游戏设计、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解游戏玩家行为分析。
此数据集特别适合用于探索玩家在游戏中的行为模式，并为游戏设计和优化提供数据支持，帮助用户提升游戏体验和商业价值。
