绝地求生手游BGMI比赛数据分析数据集BGMIGameDataset-kashyapankush
数据来源：互联网公开数据
标签：绝地求生, BGMI, 游戏数据, 玩家行为, 比赛分析, 数据挖掘, 机器学习, 游戏竞技
数据概述：
该数据集包含来自绝地求生手游（BGMI）的比赛数据，记录了玩家在游戏中的各项表现指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为游戏历史比赛数据。
地理范围：数据来源于BGMI游戏，推测为印度地区或其他全球服务器的比赛数据。
数据维度：数据集包括玩家的各项游戏数据，如助攻数（assists）、使用药品数量（boosts）、造成伤害（damageDealt）、击倒人数（DBNOs）、爆头击杀数（headshotKills）、治疗次数（heals）、击杀排名（killPlace）、击杀数（kills）、最远击杀距离（longestKill）、比赛时长（matchDuration）、比赛模式（matchType）、最大队伍数量（maxPlace）、队伍数量（numGroups）、复活次数（revives）、驾驶距离（rideDistance）、撞车击杀数（roadKills）、游泳距离（swimDistance）、队友击杀数（teamKills）、载具摧毁数（vehicleDestroys）、步行距离（walkDistance）、武器获取数量（weaponsAcquired）以及胜率（winPlacePerc）等。
数据格式：CSV格式，文件名为BGMI Game Dataset.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于游戏行为分析、胜率预测、玩家表现评估等研究。
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：适用于游戏数据分析、玩家行为研究等方向的学术研究，如玩家胜率预测、游戏平衡性分析等。
行业应用：为游戏开发商和电竞行业提供数据支持，尤其在游戏内行为分析、玩家行为建模、游戏版本迭代优化等方面具备实用性。
决策支持：支持游戏内运营策略的制定，如活动策划、用户留存策略、游戏平衡性调整等。
教育和培训：作为游戏数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析。
此数据集特别适合用于探索玩家行为与胜率之间的关系，以及分析不同游戏模式下的玩家表现差异，帮助用户实现提升游戏体验、优化游戏策略等目标。
