游戏推荐系统Steam游戏数据分析数据集_Game_Recommendation_System_Steam_Games_Data_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏推荐, Steam, 游戏分析, 游戏价格, 玩家评价, 游戏平台, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Steam平台的游戏相关数据，记录了Steam平台上游戏的详细信息，包括游戏的基本信息、玩家评价、价格以及游戏平台支持等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从发布日期推断，涵盖了Steam平台较早期的游戏至近期发布的游戏。
地理范围：数据主要针对Steam平台上的游戏，Steam平台面向全球用户，因此数据具有全球性。
数据维度：
app_id：游戏的唯一标识符。
title：游戏标题。
date_release：游戏发布日期。
win, mac, linux：游戏支持的操作系统（Windows, macOS, Linux）。
rating：玩家对游戏的评价（例如，Very Positive, Positive, Mixed等）。
positive_ratio：好评率（百分比）。
user_reviews：用户评价数量。
price_final, price_original：游戏最终价格和原价。
discount：折扣。
steam_deck：是否支持Steam Deck。
数据格式：CSV格式，包含games.csv和recommendations.csv两个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于游戏推荐系统构建、游戏市场分析、价格策略研究和玩家行为分析等。
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：适用于游戏产业、数据科学等领域的研究，如游戏推荐算法的开发与评估、玩家评价与游戏销售额的相关性分析、游戏价格与玩家购买意愿的研究等。
行业应用：为游戏开发商、发行商和游戏平台提供数据支持，例如，优化游戏定价策略、改进游戏推荐算法、分析市场趋势等。
决策支持：支持游戏公司进行市场调研、产品定位、用户画像分析等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、分析和建模流程。
此数据集特别适合用于探索游戏特性与玩家反馈之间的关系，分析游戏价格与销售表现之间的关系，以及构建个性化游戏推荐模型，从而实现提升游戏销量、改善用户体验等目标。
