玩家排名预测数据集DeprecatedPUBGFinishPlacementPredictionDataset-michaelapers
数据来源：互联网公开数据
标签：电子竞技，玩家排名，数据集，机器学习，预测分析，游戏数据分析，竞技游戏，深度学习
数据概述： 该数据集记录了PUBG（PlayerUnknown's Battlegrounds）游戏中玩家的比赛结束排名数据，用于预测玩家在比赛中的最终排名。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2019年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的PUBG游戏玩家，包括不同地区和国家的玩家数据。
数据维度：数据集包括玩家的比赛ID、队伍ID、玩家位置、生存时间、伤害数据、治疗使用、车辆使用、步数、游戏模式等变量。还包括比赛中的各种行为数据，如跳跃、射击、移动等。
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PUBG游戏平台，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子竞技数据分析、玩家行为预测、机器学习模型训练等领域，特别是在玩家排名预测、比赛策略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：适用于电子竞技数据分析、玩家行为预测等研究，如玩家排名的影响因素分析、比赛策略优化等。
行业应用：可以为电子竞技行业提供数据支持，特别是在比赛结果预测、玩家行为分析、游戏策略优化等方面。
决策支持：支持电子竞技比赛的策略制定和优化，帮助玩家和团队制定科学的比赛策略和决策。
教育和培训：作为电子竞技、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、比赛策略优化等技术。
此数据集特别适合用于探索电子竞技比赛中的玩家排名规律与趋势，帮助用户实现准确的排名预测，优化比赛策略，提高比赛表现和竞技水平。
