游戏玩家行为分析数据集OnlineGamingBehaviorDataset-hariharans94421
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏行为分析, 玩家画像, 游戏数据, 用户行为, 数据挖掘, 游戏推荐, 玩家留存, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自在线游戏平台的游戏玩家行为数据，记录了玩家的游戏参与度、消费行为以及游戏偏好等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为一段时间内的游戏玩家行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了玩家的“Location”信息，可用于分析不同地区玩家的行为差异。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：PlayerID（玩家唯一标识）、Age（年龄）、Gender（性别）、Location（地区）、GameGenre（游戏类型）、PlayTimeHours（游戏时长）、InGamePurchases（游戏内购买）、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，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线游戏平台，已进行匿名化处理，保证了玩家的隐私安全。该数据集适合用于游戏玩家行为分析、用户画像构建和游戏推荐等研究。
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：适用于游戏行业用户行为分析、玩家细分、游戏设计优化等方面的研究。
行业应用：可以为游戏公司提供数据支持，用于提升玩家留存率、优化游戏内购策略、改进游戏推荐系统等。
决策支持：支持游戏公司进行市场分析、产品定位和用户运营策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和游戏分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏玩家行为。
此数据集特别适合用于探索玩家的游戏习惯与游戏内行为之间的关系，帮助用户实现优化游戏设计、提升用户体验和增加营收等目标。
