游戏玩家行为数据统计分析数据集GamingPlayerBehaviorDataAnalysis-pritommojumder
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据, 玩家行为分析, 统计分析, 游戏建模, 玩家画像, 数据挖掘, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自游戏平台的用户行为数据，记录了不同游戏玩家在游戏内的交互行为统计信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据，用于分析玩家行为模式。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为游戏平台的用户群体。
数据维度：数据集包括玩家ID（playerId）以及四个时间段内的行为统计指标（t1_m、t2_m、t3_m、t4_m）。
数据格式：CSV格式，文件名为mean_target_by_player.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于游戏平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于玩家行为分析、游戏内用户画像构建以及游戏平衡性优化等研究。
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：适用于游戏行为分析、用户画像构建等方面的学术研究，例如玩家行为模式分析、游戏内经济系统研究等。
行业应用：可以为游戏开发商和发行商提供数据支持，特别是在玩家留存率分析、游戏内付费行为分析等方面。
决策支持：支持游戏设计和运营决策，例如游戏内容优化、活动策划、个性化推荐等。
教育和培训：作为游戏数据分析、行为分析等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索玩家在游戏内的行为规律，以及不同行为指标之间的关联性，从而帮助用户优化游戏设计，提升玩家体验。
