2022年9月游戏玩家行为预测竞赛TPS202209GamePlayerBehaviorPrediction数据集-paddykb
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏玩家，行为预测，数据集，机器学习，竞赛数据，游戏分析，用户行为，数据分析
数据概述： 该数据集来源于2022年9月举办的TPS游戏玩家行为预测竞赛，记录了游戏玩家的行为数据，适用于玩家行为建模，预测分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年9月。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的游戏玩家行为数据。
数据维度：数据集包括玩家的游戏时长，购买行为，等级提升，社交互动，游戏内任务完成情况等变量，以及玩家的基本信息如年龄，性别，游戏偏好等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于TPS 2022 09游戏玩家行为预测竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于游戏玩家行为分析，机器学习模型训练，游戏设计优化等领域的应用，尤其在玩家留存预测，游戏经济系统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，玩家留存预测，游戏经济系统研究等学术研究，如玩家流失原因分析，游戏内购买行为预测等。
行业应用：可以为游戏行业提供数据支持，特别是在玩家行为分析，游戏设计优化，游戏经济系统调整方面。
决策支持：支持游戏运营商的玩家管理策略优化，帮助制定科学的游戏更新，促销和活动决策。
教育和培训：作为游戏设计，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解玩家行为分析，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索游戏玩家行为的规律与趋势，帮助用户实现玩家行为预测，游戏体验优化和玩家留存提升，为游戏行业的精细化运营提供数据支持。
