标题：游戏与学生数据综合分析集
数据内容：
本数据集包含了游戏相关数据和学生相关数据两个部分。游戏数据包括游戏名称（Game Title）、游戏类型（Genre）、平台（Platform）、发行年份（Release Year）、开发者（Developer）、收入（Revenue, 单位：百万美元）、玩家数量（Players, 单位：百万）、峰值并发玩家数量（Peak Concurrent Players）、Metacritic评分（Metacritic Score）、电竞 popularity（Esports Popularity）、趋势状态（Trending Status）等字段。学生数据包括学生ID（StudentID）、姓名（Name）、性别（Gender）、出勤率（AttendanceRate）、每周学习时间（StudyHoursPerWeek）、之前的成绩（PreviousGrade）、课外活动（ExtracurricularActivities）、家长支持（ParentalSupport）、最终成绩（FinalGrade）等字段。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
1. 游戏行业：可用于分析游戏市场的趋势、玩家行为、游戏表现与收入之间的关系，以及电竞和趋势状态对游戏 popularity 的影响。
2. 教育行业：可用于研究学生的学习行为、出勤率、成绩与课外活动之间的关系，以及家长支持对学生表现的影响。
3. 市场营销：可用于分析游戏和学生的数据，帮助制定精准的营销策略，提升产品吸引力。
标签：游戏数据, 学生数据, 游戏市场分析, 学生行为分析, 数据分析, 电竞 popularity, 游戏收入预测, 学生学习成绩, 课外活动, 家长支持, 游戏趋势, 游戏类型分布, 游戏平台分析, 学生出勤率, 学生每周学习时间, 学生最终成绩，
行业分类：
1. 游戏行业
2. 教育行业
3. 市场营销
统计信息分析：
- 游戏数据部分：
- 游戏名称有50种不同值，表明涵盖了多种不同类型的游戏。
- 游戏类型有10种不同值，说明游戏种类较为丰富。
- 平台有6种不同值，表明数据覆盖了多个主流游戏平台。
- 发行年份有25种不同值，说明时间跨度较大。
- 游戏收入有999种不同值，表明收入数据范围较广。
- 学生数据部分：
- 学生ID有10种不同值，表明样本量适中。
- 学生性别有2种不同值，表明数据涵盖男女学生。
- 学生出勤率有9种不同值，表明出勤率分布较为均匀。
- 学生每周学习时间有10种不同值，表明学习时间分布较广。
- 学生最终成绩有10种不同值，表明成绩分布较为均匀。
