用户行为特征分析数据集UserBehaviorFeatureAnalysisDataset-shonenkov
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 游戏数据, 特征工程, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘, 行为预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含从游戏平台收集的用户行为数据，记录了用户在游戏中的各种操作、活动与时间信息，用于深入分析用户行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明具体时间范围，但从文件名中的日期信息推测，数据可能来源于2020年1月20日至22日期间。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为游戏平台的用户行为数据，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件都可能包含不同的特征工程结果，如：
df-feature-lake-20jan-v4.csv：包含游戏会话（game_session）和其他经过特征处理的用户行为数据。
df-feature-lake-20jan-v5.csv, df-feature-lake-20jan-v6-count-10.csv, df-feature-lake-21jan-v1-count-10.csv: 包含不同版本和特征组合的用户行为数据，可能涉及计数特征。
df-feature-lake-21jan-v3-accuracy-quantile.csv：包含与准确率和分位数相关的用户行为特征。
df-feature-lake-22jan-v1-rolling-std-durations.csv：包含基于滚动标准差的时序特征。
df-feature-lake-22jan-v2-rounds.csv：可能包含与游戏轮数相关的特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据来源于游戏平台的用户行为记录，经过了特征工程处理，例如统计、聚合、时序特征提取等。
该数据集适合用于行为分析、用户画像构建、游戏内用户行为预测等研究。
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：适用于用户行为分析、游戏用户行为预测、用户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：可以为游戏行业提供数据支持，尤其是在游戏推荐、用户留存分析、游戏内经济系统优化等方面。
决策支持：支持游戏开发商和运营团队进行数据驱动的决策，例如游戏内容优化、个性化推荐、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和游戏分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在游戏中的行为模式、预测用户行为、优化游戏体验等，帮助用户实现提升用户粘性、改进游戏设计等目标。
