FronkonGames/steam-games-dataset|游戏数据数据集|市场分析数据集

Steam Games Dataset包含了超过85,000款在Steam平台上发布的游戏信息，由Fronkon Games维护。数据是通过Steam的API和Steam Spy收集的，仅包含已发布的游戏，不包括DLC、剧集、音乐、视频等。数据集的主要用途是文本生成和文本到文本生成任务。文件中还提供了一个解析JSON信息的示例代码，展示了如何从数据集中提取各种游戏信息，如游戏名称、发布日期、估计拥有者数量、并发用户数、价格、支持的语言、开发者、出版商、类别、类型、截图、电影等。

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: Steam Games Dataset
• 规模: 10K<n<100K
• 许可: cc-by-4.0
• 语言: 英语
• 标签:
  • games
  • steam
  • video games
  • gamedev
• 任务类别:
  • text-generation
  • text2text-generation
• 配置:
  • config_name: default
  • data_files:
    • split: train
    • path: "data/train-00000-of-00001-e2ed184370a06932.parquet"

数据集内容

• 游戏数量: 超过85,000款游戏
• 数据来源: 通过Steam API和Steam Spy收集
• 数据包含:
  • 游戏名称
  • 发布日期
  • 估计拥有者数量
  • 最高同时在线用户数
  • 适用年龄
  • 价格
  • DLC数量
  • 游戏详细描述
  • 游戏简短描述
  • 支持语言
  • 完整音频支持语言
  • 用户评论
  • 游戏封面图像URL
  • 游戏网站
  • 支持网址
  • 支持邮箱
  • 支持的操作系统（Windows, Mac, Linux）
  • 元批评分数
  • 元批评URL
  • 用户评分
  • 正面评价数量
  • 负面评价数量
  • 评分排名
  • 成就数量
  • 推荐数量
  • 额外信息
  • 平均游戏时间
  • 最近两周平均游戏时间
  • 中位数游戏时间
  • 最近两周中位数游戏时间
  • 可用的游戏包
  • 开发者
  • 发行商
  • 游戏类别
  • 游戏类型
  • 游戏截图URL
  • 游戏视频URL
  • 游戏标签

数据集维护

• 维护者: Fronkon Games
• 数据集创建代码: Steam-Games-Scraper (MIT许可)

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Fronkon Games团队通过使用Steam平台提供的API以及Steam Spy的数据收集工具构建而成。数据集涵盖了超过85,000款在Steam上发布的游戏，排除了DLC、剧集、音乐、视频等非游戏内容。数据采集过程严格遵循MIT许可协议，确保了数据的合法性和可靠性。通过自动化脚本，从Steam和Steam Spy中提取了包括游戏名称、发布日期、价格、用户评价、支持的操作系统等详细信息，形成了这一全面的游戏数据集。

使用方法

用户可以通过Python脚本轻松解析数据集中的JSON文件，提取所需的游戏信息。数据集适用于多种任务，如文本生成、文本到文本生成等。用户可以根据游戏名称、发布日期、价格等字段进行筛选和分析，或利用用户评分、成就数量等数据进行深入的市场研究。此外，数据集还支持对游戏支持的操作系统、语言、开发者信息等进行多维度的查询和分析，为各类研究提供了灵活的使用方式。

背景与挑战

背景概述

随着电子游戏产业的迅猛发展，Steam作为全球最大的PC游戏平台，其上发布的游戏数据具有极高的研究价值。Fronkon Games团队通过Steam API和Steam Spy收集了超过85,000款已发布游戏的详细信息，构建了Steam Games Dataset。该数据集涵盖了从游戏名称、发布日期、价格到用户评分、支持语言等多维度信息，为游戏开发者、市场分析师以及学术研究者提供了宝贵的资源。这一数据集的创建不仅填补了游戏行业数据分析的空白，还为相关领域的研究提供了新的视角和工具。

当前挑战

构建Steam Games Dataset面临的主要挑战包括数据获取的复杂性和数据质量的保证。首先，通过Steam API和Steam Spy收集数据需要处理大量的异构信息，确保数据的完整性和准确性。其次，由于游戏数据的动态性，如何实时更新数据集以反映最新的市场变化也是一个重要问题。此外，数据集中包含的文本信息（如游戏描述、用户评论等）需要进行有效的文本处理和分析，以提取有价值的信息。这些挑战不仅涉及技术层面的难题，还要求研究者具备对游戏行业的深刻理解。

常用场景

经典使用场景

在游戏开发与市场分析领域，FronkonGames/steam-games-dataset 数据集被广泛用于游戏文本生成与文本到文本生成任务。该数据集包含了超过85,000款在Steam平台上发布的游戏详细信息，涵盖了游戏名称、发布日期、价格、用户评价、支持的操作系统等多维度数据。这些信息为游戏开发者提供了宝贵的市场参考，帮助他们优化游戏设计与市场策略。同时，研究人员可以利用该数据集进行游戏推荐系统的开发，通过分析用户评分、游戏描述等数据，构建个性化的游戏推荐模型。

解决学术问题

该数据集解决了游戏行业中多个重要的学术研究问题，如游戏市场的动态变化、用户偏好的预测以及游戏生命周期的分析。通过分析游戏发布时间、用户评分、销售数据等，研究人员可以深入探讨游戏市场的竞争格局与用户行为模式。此外，数据集中的多语言支持信息为跨文化游戏设计提供了理论依据，帮助开发者更好地理解不同文化背景下的用户需求。这些研究成果不仅推动了游戏行业的理论发展，也为实际应用提供了科学支持。

实际应用

在实际应用中，FronkonGames/steam-games-dataset 数据集被广泛应用于游戏推荐系统、市场分析工具以及用户行为研究。游戏公司可以利用该数据集分析竞争对手的游戏表现，优化自身产品的定价策略与市场推广方案。同时，数据集中的用户评分与评论信息为游戏质量评估提供了客观依据，帮助开发者及时调整游戏内容与功能。此外，该数据集还可用于构建智能客服系统，通过分析用户反馈与支持信息，提升客户服务效率与用户满意度。

数据集最近研究

最新研究方向

在游戏产业蓬勃发展的背景下，FronkonGames/steam-games-dataset数据集凭借其丰富的游戏信息，成为研究游戏市场趋势和玩家行为的重要资源。该数据集涵盖了超过85,000款Steam平台上的游戏，提供了从游戏名称、发布日期到用户评价和市场表现的详细数据。近期研究方向主要集中在利用该数据集进行游戏推荐系统的优化，通过分析用户评分、游戏时长和用户推荐等数据，提升个性化推荐的准确性。此外，该数据集还被广泛应用于游戏市场分析，帮助开发者理解不同类型游戏的受欢迎程度和市场表现，从而指导新游戏的开发策略。随着游戏产业的全球化发展，跨文化游戏内容分析也成为研究热点，利用该数据集中的多语言支持信息，研究不同语言版本对游戏成功的影响。