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《野蛮时代》玩家数据300万条分析.rar

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简介：
本资料集包含对《野蛮时代》游戏中300万玩家行为的数据分析报告，深入剖析游戏内的用户习惯、偏好及成长路径。 这是一份手游《野蛮时代》的用户数据，包含训练集和测试集两个数据文件。这两个数据文件之间没有任何交集，总共大小为861MB，记录总数为3,116,941条，包含字段共109个。在处理这些数据时，需要将两个数据文件合并，并且只保留用于分析的字段以节省内存和提高效率。最后，把筛选后的数据写入MySQL数据库中。

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  • 《野蛮时代》玩家数据300万条分析.rar
    优质
    本资料集包含对《野蛮时代》游戏中300万玩家行为的数据分析报告，深入剖析游戏内的用户习惯、偏好及成长路径。 这是一份手游《野蛮时代》的用户数据，包含训练集和测试集两个数据文件。这两个数据文件之间没有任何交集，总共大小为861MB，记录总数为3,116,941条，包含字段共109个。在处理这些数据时，需要将两个数据文件合并，并且只保留用于分析的字段以节省内存和提高效率。最后，把筛选后的数据写入MySQL数据库中。
     
  • 《野蛮时代》玩家数据集（300万条）.rar
    优质
    《野蛮时代》玩家数据集包含超过300万条记录，涵盖游戏内的各项活动与玩家行为，为研究策略游戏中的用户行为模式提供了宝贵的资源。 《野蛮时代》是一款深受玩家喜爱的策略游戏，其300万条玩家数据集为我们提供了深入了解玩家行为、游戏机制以及潜在优化方向的重要资源。这个数据集包含了丰富的信息，有助于我们从多个角度分析游戏运行情况及玩家偏好。 首先关注的是玩家的行为模式。在这些数据中可能包含着诸如游戏时长、登录频率和每日活跃时间等关键指标，通过它们可以洞察出玩家的活动习惯，比如他们通常何时最活跃以及每天平均投入多少时间在游戏中。这有助于开发者调整设计以吸引特定时段的游戏参与，并优化用户体验。 其次，战斗与升级历史也是一大关注点。数据集可能记录了哪些关卡最难挑战、角色选择偏好及技能分配策略等信息，这些可以帮助游戏进行难度平衡和新手引导的优化提升整体体验。 消费行为也是分析的重要组成部分。玩家在购买道具、皮肤或参与内购等方面的行为反映了游戏盈利模式及其吸引力所在。通过深入分析这类数据，开发者能够识别出最受欢迎的商品和服务，并据此调整价格策略及推出更贴合市场需求的促销活动。 社交互动同样重要，如果数据集包含好友系统、公会或联盟的信息，则可以评估玩家间的联系强度和他们在团队中的角色与贡献情况，这有助于优化游戏内的社交功能以增加用户粘性。 此外，利用机器学习算法对大数据进行挖掘还能揭示隐藏的行为模式。通过聚类分析等方法识别不同类型的玩家群体（如休闲玩家、核心玩家或付费玩家），为精准营销和个人化推荐提供依据。 总而言之，《野蛮时代》的300万条数据集是一份宝贵的资源库，它涵盖了多方面的用户行为信息，对于改进游戏设计、优化用户体验以及制定有效的市场策略都具有重要意义。通过对这些数据进行深入分析可以更好地理解玩家需求，并据此提升游戏品质推动行业持续发展。
     
  • DC竞赛：《野蛮时代》游戏中玩家付费行为预测
    优质
    本研究旨在分析并预测《野蛮时代》游戏内玩家的付费行为，通过深度学习模型挖掘影响玩家消费的关键因素，为游戏公司提供精准营销策略建议。 项目背景：本项目是 DC 竞赛第二届智慧中国杯的比赛项目，数据总量为 230 万条记录。参赛者利用玩家在游戏内前 7 日的行为数据，预测每位玩家在未来 45 日内的付费总金额。
     
  • 300万条MySQL测试数据
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    本项目包含超过300万条记录的MySQL数据库，用于性能测试和数据分析，涵盖多种数据类型与结构，旨在优化查询效率及系统稳定性。 我们有300万条MySQL测试数据以及大量百万级的MySQL数据。
     
  • MySQL百万级测试数据下载 300万条
    优质
    本资源提供一份包含300万条记录的MySQL测试数据库下载，适用于性能测试、查询优化及大数据量环境下的应用开发。 资源是.sql文件压缩后上传（由于文件较大，解压后的大小为470多M）。使用Navicat导入实测耗时5分钟，数据量约为300万条记录。需要快速获取百万级真实测试数据的用户可以参考此方法。
     
  • 深圳通刷卡数据（130万条）分析.rar
    优质
    本资源包含超过130万条深圳通刷卡记录的数据集，涵盖公共交通出行信息。适合用于交通模式识别、乘客行为分析及城市规划研究等领域。 这份数据集来自深圳市政府的数据开放平台，涵盖了2018年8月31日至9月1日期间共计1,337,000条的深圳通刷卡记录，总大小为335M，并包含有11个字段信息。 深圳通是由深圳市交通运输局监制、深圳市公共交通结算管理中心发行的一种储值卡，可用于优惠乘坐市内公交车和地铁以及在商店消费等多种用途。 数据处理方面，原始数据以json格式存储。通过Python进行清洗后保存为csv文件的形式便于后续分析使用。 从乘客出行的角度来看，在整个时间段内总共有872,761人次的通勤记录，产生的费用总计达到2,414,023元人民币，平均每次行程花费约2.76元。具体到不同交通工具上，乘坐巴士时人均消费约为1.7元；而使用地铁则需要支付每人约3.9元。
     
  • 野蛮时代手游中的氪金行为预测
    优质
    本研究聚焦于分析《野蛮时代》手游中玩家的氪金行为模式，通过数据挖掘与机器学习技术，预测未来可能进行高额消费的用户群体。 野蛮时代手游氪金行为预测 《野蛮时代》（Brutal Age）是一款在全球范围内广受欢迎的SLG类型手机游戏。在DataCastle举办的数据科学预测大赛中，参赛者需利用游戏中玩家前7日的行为数据来预测他们在接下来45天内的总付费金额。本段落通过对《野蛮时代》数据进行分析，旨在预测玩家在未来45日内可能产生的付费总额，并借此项目加深对数据分析的理解。 关键词：python，数据分析，《野蛮时代》 第一章 项目背景与建模目标 本项目的目的是基于SLG手游《野蛮时代》用户行为的数据来预测其未来的消费情况。这些数据来源于DC竞赛第二届智慧中国杯(ICC)，记录了2018年1月26日至3月6日期间注册用户的活动信息。我们的分析任务是利用玩家在游戏初期的7天内的行为特征，进而推测他们在接下来45日里的总付费金额。
     
  • MySQL 300万测试数据
    优质
    本项目包含针对MySQL数据库进行性能与效率分析的300万条记录测试数据集，适用于数据库优化和查询效能研究。 MySQL包含300万条测试数据的表名为test，可以直接通过Navicat进行导入操作。这个资源适合数据库新手用来练习SQL语句、优化查询以及索引管理等方面的知识。