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datasets-games

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github2024-05-10 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/cncplyr/datasets-games
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官方服务:
资源简介:
包含多种游戏的数据集,按平台和游戏组织。数据包括个人最高分、基于时间的比赛和游戏内信息。

A dataset encompassing a variety of games, organized by platform and game. The data includes personal high scores, time-based competitions, and in-game information.
创建时间:
2014-05-08
原始信息汇总

数据集概述

本数据集包含多个平台上的游戏数据,按照平台和游戏名称进行组织。数据内容主要包括个人最高分数、基于时间的比赛以及游戏内信息。

游戏列表

Android

  • Adventure Town
  • Asphalt-9
  • Assassins Creed Rebellion
  • Atomas
  • Brothers in Arms 3
  • Call of Duty: Mobile
  • Criminal Legacy
  • Crossy Road
  • CSR Racing 2
  • Disco Zoo
  • #DRIVE
  • Dont Touch The Spikes
  • Fading Light
  • Fallout Shelter
  • Farmville 2
  • Gun Master 2
  • Hitman GO
  • Hitman Sniper
  • Jack Lumber
  • Jurassic World
  • Miitomo
  • Motor World Car Factory
  • Need for Speed: No Limits
  • Peak
  • Peridot
  • Pewdiepies Tuber Simulator
  • Pokemon Go
  • Pokemon: Magikarp Jump
  • Rapala Fishing - Daily Catch
  • Retry
  • Sniper X with Jason Statham
  • Snowboarding : The Fourth Phase
  • SpaceChem
  • Star Trek: Timelines
  • Subway Surfers World Tour
  • Super Hexagon
  • Tap Titans
  • Toast Time
  • Total War Battles: Kingdom
  • War Planet Online: Global Conquest
  • Warhammer 40,000: Carnage
  • Warhammer 40,000: Freeblade
  • Warhammer 40,000: Tacticus

PC

  • Anno 2205
  • Assetto Corsa
  • Canabalt
  • Counter-Strike: Global Offensive
  • Dorfromantik
  • Flight Control HD
  • GRID
  • GRID 2
  • Halo: Spartan Assault
  • Hotline Miami
  • Hotline Miami 2: Wrong Number
  • Infinifactory
  • Islanders
  • Jack Lumber
  • Microsoft Mahjong
  • Microsoft Sudoku
  • Minecraft
  • Mini Metro
  • OlliOlli
  • Opus Magnum
  • Slay the Spire
  • SpaceChem
  • Starfield
  • TIS-100
  • Toast Time
  • Trackmania 2: Valley
  • Warhammer 40,000: Mechanicus
  • World of Guns: Gun Disassembly

PS3

  • Gran Turismo 5 Prologue
  • Gran Turismo 5

PS4

  • Apex Legends
  • Assetto Corsa
  • Call of Duty: Modern Warfare (2019)
  • Destiny (Alpha)
  • Destiny (Beta)
  • Destiny
  • Driveclub
  • Geometry Wars 3: Dimensions Evolved
  • Gran Turismo Sport (Beta)
  • Gran Turismo Sport
  • Horizon: Zero Dawn
  • Just Cause 3
  • Metal Gear Solid V: Ground Zeroes
  • Metal Gear Solid V: The Phantom Pain
  • No Mans Sky
  • OlliOlli 2: Welcome to Olliwood
  • Red Dead Redemption 2
  • Resogun
  • Ruiner
  • The Crew
  • The Division
  • Titanfall 2
  • Watch Dogs
  • Wipeout: Omega Collection

PS5

  • Call of Duty: Modern Warfare II
  • Gran Turismo 7
  • GRID Legends
  • Hitman 3
  • Need for Speed Unbound
  • Watch Dogs: Legion

PS Vita

  • Crazy Market
  • Dynasty Warriors Next
  • Everybodys Golf
  • Hotline Miami
  • LittleBigPlanet PS Vita
  • Luftrausers
  • Motorstorm RC
  • OlliOlli 2: Welcome to Olliwood
  • Resogun
  • Super Meat Boy
  • Treasures of Montezuma: Blitz
  • Wipeout 2048

Web

  • Wordle
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集名为datasets-games,其构建方式主要通过收集多种游戏平台上的游戏数据,包括个人最高得分、基于时间的锦标赛记录以及游戏内信息。数据集按照游戏平台进行分类,涵盖了Android、PC、PS3、PS4、PS5、PS Vita以及Web等多个平台,确保了数据的多样性和广泛性。
特点
该数据集的特点在于其跨平台性和内容的丰富性。不仅涵盖了多个主流游戏平台,还包含了各类游戏的详细信息,如个人成绩、比赛记录和游戏内数据。此外,数据集的组织结构清晰,便于用户根据平台和游戏名称进行快速检索和分析。
使用方法
该数据集适用于游戏数据分析、玩家行为研究以及游戏性能评估等多个领域。用户可以通过平台和游戏名称筛选所需数据,进行深入的统计分析或机器学习模型的训练。此外,数据集的开放性使得研究者能够根据具体需求进行定制化分析,从而挖掘出更多有价值的信息。
背景与挑战
背景概述
datasets-games数据集是由个人收集并整理的游戏相关数据集,涵盖了多种平台上的游戏信息,包括个人最高得分、基于时间的锦标赛以及游戏内信息。该数据集的创建旨在为游戏研究、玩家行为分析以及游戏设计优化提供丰富的数据支持。通过整理来自Android、PC、PS3、PS4、PS5、PS Vita以及Web平台的游戏数据,该数据集为研究人员提供了一个多维度的视角,以探索不同平台上的游戏动态和玩家行为。
当前挑战
datasets-games数据集在构建过程中面临多方面的挑战。首先,数据来源多样,涵盖了多个平台和游戏,这要求数据收集和整理过程必须具备高度的系统性和一致性。其次,不同游戏的数据结构和内容差异较大,如何标准化这些数据以便于后续分析是一个重要挑战。此外,个人数据的隐私保护和数据安全也是不可忽视的问题,确保数据使用的合规性和安全性是该数据集面临的另一大挑战。
常用场景
经典使用场景
在游戏数据分析领域,datasets-games数据集因其涵盖了多种平台和游戏的广泛信息而备受瞩目。该数据集不仅包含了个人最高得分和时间竞赛记录,还涵盖了游戏内的详细信息,如游戏进度、成就解锁等。这些数据为研究者提供了丰富的素材,用于分析玩家行为模式、游戏设计的影响以及不同平台间的用户偏好差异。
实际应用
在实际应用中,datasets-games数据集被广泛用于游戏开发和市场策略制定。游戏开发者可以利用这些数据优化游戏设计,提升玩家体验;市场分析师则可以通过分析不同游戏的用户行为,制定更精准的市场推广策略。此外,数据集还可用于玩家社区的互动分析,帮助游戏公司更好地理解玩家需求,增强用户粘性。
衍生相关工作
基于datasets-games数据集,研究者们开展了多项经典工作。例如,有研究通过分析不同平台上的玩家行为,提出了跨平台游戏设计的优化策略;还有研究利用数据集中的时间竞赛记录,开发了预测玩家表现的机器学习模型。这些工作不仅丰富了游戏数据分析的理论基础,也为实际应用提供了有力的技术支持。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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