游戏玩家行为分析数据集GamingPlayerBehaviorDataset-sakethdevulapalli
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏行为, 玩家分析, 用户画像, 游戏数据, 玩家画像, 游戏行业, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自在线游戏平台的用户行为数据，记录了玩家的游戏习惯、游戏内消费、游戏难度偏好等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作某一时段内的游戏玩家行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含“Location”字段，可用于分析玩家地域分布。
数据维度：数据集包括多个维度，如：
PlayerID（玩家ID）
Age（年龄）
Gender（性别）
Location（地区）
GameGenre（游戏类型）
PlayTimeHours（游戏时长）
InGamePurchases（游戏内消费）
GameDifficulty（游戏难度偏好）
SessionsPerWeek（每周游戏会话次数）
AvgSessionDurationMinutes（平均会话时长）
PlayerLevel（玩家等级）
AchievementsUnlocked（已解锁成就数量）
EngagementLevel（参与度）
数据格式：CSV格式，文件名为online_gaming_behavior_dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于游戏平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于游戏玩家行为分析、用户画像构建、游戏推荐系统开发以及游戏生命周期管理等研究和应用。
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、游戏心理学研究以及游戏设计优化等学术研究。
行业应用：为游戏开发商、发行商提供数据支持，尤其是在用户获取、用户留存、游戏内购买转化率提升等方面。
决策支持：支持游戏公司进行市场分析、产品优化、精准营销和用户体验提升。
教育和培训：作为游戏数据分析、用户行为分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解玩家行为。
此数据集特别适合用于探索玩家游戏行为与游戏内消费之间的关系，以及不同玩家群体的行为差异，帮助用户实现用户细分、个性化推荐等目标。
