关于数据集

在线游戏洞察数据集分析

📊数据集概览

此数据集包含1，831条记录玩家的游戏行为13个特征涵盖人口统计信息、游戏模式和参与度指标。这些数据似乎是为游戏分析研究综合生成的。

🎯数据集目的

此数据集设计用于玩家行为分析,参与度预测,和游戏行业洞察。它可用于了解玩家偏好，预测客户流失，优化游戏设计和目标营销策略。

📋数据结构

核心特点:

功能	类型	描述	值/范围
PlayerID	数值型	唯一玩家标识符	9000-10842
Age	数值型	玩家年龄	15-49岁
Gender	分类	玩家性别	男，女
Location	分类	地理区域	美国，欧洲，亚洲，其他
GameGenre	分类	游戏类别	策略，体育，动作，RPG，模拟
PlayTimeHours	数值型	总播放小时数	0.024 – 23.96小时
InGamePurchases	二进制	购买行为	0 (否)，1 (是)
GameDifficulty	分类	游戏难度等级	简单，中等，坚硬
SessionsPerWeek	数值型	每周会议频率	0-19届会议
AvgSessionDurationMinutes	数值型	平均会话长度	10-179分钟
PlayerLevel	数值型	玩家进步等级	1-99
AchievementsUnlocked	数值型	已完成的成就	0-49
EngagementLevel	分类	玩家参与类别	低、中、高

🔍来自初步分析的关键见解

人口分布:

• 年龄范围: 从青少年 (15) 到成人 (49) 的广泛分布
• 性别: 平衡的男性/女性代表
• 地理分布: 美国，欧洲，亚洲，其他地区

游戏模式:

• 播放时间: 差异很大 (有些球员 <1小时，其他球员> 20小时)
• 会话行为: 频繁的短会话与不频繁的长会话
• 进展: 玩家级别显示不同的进展率
• 货币化: 混合游戏内购买行为

游戏首选项:

• 所有主要流派代表: 战略，体育，动作，RPG，模拟
• 难度级别在游戏中均匀分布