游戏用户行为与性能数据集GameUserBehaviorandPerformanceDataset-hangman1998
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏行业，用户行为，数据分析，机器学习，玩家分析，游戏设计，互动娱乐，数据挖掘
数据概述：该数据集包含来自多个在线游戏平台的游戏用户行为与性能数据，记录了玩家的游戏活动，互动模式及游戏表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的在线游戏玩家，包括不同年龄，性别和地域的用户群体。
数据维度：数据集包括玩家ID，游戏时长，游戏类型，互动行为（如聊天，组队，交易等），游戏性能指标（如得分，排名，完成任务数等），设备信息及用户反馈等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个在线游戏平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于游戏行业的研究，用户行为分析，游戏设计优化及机器学习模型训练等领域，特别是在玩家行为预测，游戏体验优化等方面具有重要应用价值。
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分析，游戏设计研究及用户体验研究，如玩家互动模式分析，游戏性能影响因素研究等。
行业应用：可以为游戏开发公司提供数据支持，特别是在游戏设计优化，玩家留存策略制定及游戏平衡调整等方面。
决策支持：支持游戏产品的数据驱动的决策制定，如游戏功能改进，市场定位及推广策略优化。
教育和培训：作为游戏设计，数据分析及用户行为研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解游戏行业及玩家行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索游戏玩家的行为模式与游戏性能的关系，帮助用户实现游戏体验优化，玩家留存提升及游戏设计改进等目标，为游戏行业提供数据支持。
