猜数字游戏玩家行为预测数据集-Alexa平台-时间跨度未知
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏,玩家行为,预测,机器学习,人工智能,数据分析,用户行为,Alexa,语音游戏
数据概述：
本数据集是世界上最大的Alexa平台游戏行为数据集，涵盖了玩家在猜数字游戏中的决策记录，旨在用于预测玩家行为分析。数据包含6,800小时的游戏时长，记录了14,000名玩家在50,000场游戏中做出的380,000个决策。数据集持续更新，记录了用户在Alexa平台上玩一个简单的猜数字游戏时的行为数据。
数据文件包含三个文件，均反映相同的数据，但以不同的方式切割，方便用户使用：
games.csv：包含所有游戏详情（日期、玩家、结果），是理解数据的最佳起点。
guesses.csv：包含所有玩家的决策，包括统计计算，以辅助解释、分析和模型训练。
repeat-player-prediction.csv：包含每个玩家的第一场游戏的详细信息，并附有标签，指示他们是否后来再次返回游戏。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习爱好者和专业人士进行玩家行为分析和预测。可以用于：
预测首次用户是否会再次返回游戏。
预测用户猜中目标数字所需的猜测次数。
预测用户是否会继续或结束游戏会话。
预测用户的下一次猜测。
预测老玩家下次玩游戏的时间。
数据包含/排除说明：
无效猜测（Alexa未理解或超出1-100范围）已被丢弃。
重复猜测和与先前提示相冲突的猜测已被保留。
仅包含不超过15次猜测的已完成游戏。
Alexa用户ID已匿名化以保护玩家隐私。
