独立游戏评论与游戏信息分析数据集IndieGameReviewandInformationAnalysis-juheehuh
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏评论, 独立游戏, 情感分析, 推荐系统, 游戏数据, 文本挖掘, 自然语言处理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Steam平台的独立游戏评论数据和游戏基本信息，旨在用于游戏分析、推荐系统构建及情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的游戏评论与信息快照。
地理范围：数据基于Steam平台，覆盖全球范围内的独立游戏。
数据维度：数据集包含两个主要文件。indie_review_no_outliers.csv文件包含游戏评论数据，字段包括：app_id（游戏ID），app_name（游戏名称），language（评论语言），review（评论内容），recommended（是否推荐），votes_helpful（有用投票数），votes_funny（有趣投票数）。indie_game_no_outliers.csv文件包含游戏基本信息，字段包括：app_id（游戏ID），Name（游戏名称），Price（价格），owners_int（拥有者数量），Required age（所需年龄），Supported languages（支持语言），Language_Count（语言数量），Genres（游戏类型），Peak CCU（峰值同时在线人数），Positive（正面评价数量），Negative（负面评价数量），positive_ratio（正面评价比例），Average playtime forever（平均游玩时长），review_count（评论数量）。
数据格式：CSV格式，两个文件分别为indie_review_no_outliers.csv和indie_game_no_outliers.csv，便于数据处理和分析。数据已进行去噪处理。
该数据集适合用于游戏评论情感分析、游戏推荐系统构建、游戏市场分析等研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、推荐系统、游戏市场分析等领域的学术研究，例如基于评论的情感分析研究、游戏推荐算法的优化、游戏类型与评论关系的分析等。
行业应用：为游戏开发商、发行商和市场分析机构提供数据支持，例如用于产品改进、市场定位、用户行为分析等。
决策支持：支持游戏行业的决策制定，例如游戏定价策略、推广策略、用户反馈分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的案例研究数据，帮助学生和研究人员理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索游戏评论与用户行为之间的关系，构建个性化推荐模型，以及分析不同游戏类型的市场表现。
