游戏销售额预测分析数据集GameSalesPredictionAnalysisDataset-mohammedhussinghudei

数据来源：互联网公开数据

标签：游戏销售, 市场分析, 数据预测, 游戏评级, 机器学习, 商业智能, 游戏行业, 销售预测

数据概述：该数据集包含来自游戏行业的销售数据，记录了游戏产品的关键特征与销售表现。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以作为静态数据集使用，用于分析游戏产品特性与销售额之间的关系。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析不同游戏类型在市场上的表现。数据维度：数据集包含多个维度，包括游戏评论评分（critic_rating）、游戏类型（is_action, is_role_playing, is_sports等）、游戏独占性（is_exclusive_to_us）、便携性（is_portable）、续作情况（is_sequel）、是否适合儿童（suitable_for_kids）、总销售额（total_earnings）和单价（unit_price）。数据格式：CSV格式，包含多个文件，如sales_data_test.csv, sales_data_training.csv等，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源未明确标注，但数据已进行初步处理，可以用于构建预测模型和进行市场分析。该数据集适合用于游戏销售额预测、游戏市场分析、以及探索游戏特性与销售表现之间的关系。

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：适用于游戏行业市场研究，分析不同游戏类型、评级、独占性等因素对销售额的影响，以及探索销售额的预测模型。行业应用：为游戏开发商、发行商和市场分析机构提供数据支持，用于预测游戏销售额、制定定价策略、优化市场推广方案等。决策支持：支持游戏行业的决策制定，如新游戏类型的选择、市场策略的调整、以及投资回报的评估。教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的案例，帮助学生和研究人员了解游戏行业数据分析的实践。此数据集特别适合用于构建销售额预测模型，分析不同游戏特性对销售额的影响，从而帮助用户优化决策、提高预测精度。