游戏玩家行为分析数据集GameplayingDataset-nizamuddinmandekar
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏行业，玩家行为，数据集，行为分析，机器学习，用户研究，数据分析，游戏设计
数据概述： 该数据集记录了游戏玩家的行为数据，主要用于分析玩家在游戏中的行为模式和偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的玩家，包括亚洲，北美，欧洲等主要游戏市场。
数据维度：数据集包括玩家ID，游戏类型，游戏时长，游戏内购买，社交互动，游戏成绩等变量。还包括玩家的人口统计信息，如年龄，性别，地理位置等。
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：数据来源于多个在线游戏平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于游戏行业的行为分析，用户研究，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在玩家行为预测，游戏设计优化，用户留存分析等方面具有重要价值。
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：适用于游戏玩家行为研究，用户行为分析等学术研究，如玩家偏好分析，游戏成瘾研究等。
行业应用：可以为游戏开发公司，游戏平台等提供数据支持，特别是在游戏设计优化，用户留存提升等方面。
决策支持：支持游戏产品的优化和策略制定，帮助游戏公司制定更有效的游戏推广和用户留存策略。
教育和培训：作为游戏设计，用户研究及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解玩家行为分析和游戏设计优化技术。
此数据集特别适合用于探索玩家行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建，游戏设计优化和用户留存提升，为游戏行业的创新和发展提供数据支持。
