BakrAsskali/Steam_games_in_french_part_5

该数据集包含了关于游戏的多方面信息，如游戏ID、名称、发布日期、预估拥有者数量、最高同时在线人数、所需年龄、价格、DLC数量、游戏简介、支持的语言、完整音频语言、评论、封面图片、网站、支持链接、支持邮箱、支持的操作系统（Windows、Mac、Linux）、Metacritic评分、用户评分、正面评价数、负面评价数、评分排名、成就数、推荐数、备注、平均游戏时长（总时长和最近两周）、中位游戏时长（总时长和最近两周）、开发者、出版商、分类、类型、标签、截图和视频等信息。数据集包含2200个样本，总大小为7544317字节。

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• AppID：整数类型
• Name：字符串类型
• Release date：字符串类型
• Estimated owners：字符串类型
• Peak CCU：整数类型
• Required age：整数类型
• Price：浮点数类型
• DLC count：整数类型
• About the game：字符串类型
• Supported languages：字符串类型
• Full audio languages：字符串类型
• Reviews：字符串类型
• Header image：字符串类型
• Website：字符串类型
• Support url：字符串类型
• Support email：字符串类型
• Windows：布尔类型
• Mac：布尔类型
• Linux：布尔类型
• Metacritic score：整数类型
• Metacritic url：字符串类型
• User score：整数类型
• Positive：整数类型
• Negative：整数类型
• Score rank：浮点数类型
• Achievements：整数类型
• Recommendations：整数类型
• Notes：字符串类型
• Average playtime forever：整数类型
• Average playtime two weeks：整数类型
• Median playtime forever：整数类型
• Median playtime two weeks：整数类型
• Developers：字符串类型
• Publishers：字符串类型
• Categories：字符串类型
• Genres：字符串类型
• Tags：字符串类型
• Screenshots：字符串类型
• Movies：字符串类型

数据集分割

• train：
  • 数据量：7544317字节
  • 样本数：2200

数据集大小

• 下载大小：3635636字节
• 数据集大小：7544317字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字娱乐领域，Steam平台作为全球领先的PC游戏分发渠道，其游戏数据的结构化整理对于市场分析与用户行为研究具有重要价值。BakrAsskali/Steam_games_in_french_part_5数据集聚焦于法语环境下的游戏信息，通过系统性地从Steam平台采集并整合了2200款游戏的详尽元数据。构建过程遵循严谨的数据抽取逻辑，涵盖从游戏唯一标识符（AppID）、发行日期、价格区间到玩家评分、成就数量等39个字段，同时保留了游戏描述、开发者、发行商以及分类标签等文本型特征。数据以法语为主要语言呈现，并划分为单一训练集，确保了信息在法语语境下的完整性与可用性。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的信息覆盖与精细化的结构设计。它不仅囊括了游戏的基础属性如名称、价格与发行商，还深入挖掘了玩家互动指标，包括峰值同时在线人数（Peak CCU）、用户评分、正面与负面评价数量，以及平均与中位游戏时长。此外，数据集还包含了平台兼容性（Windows、Mac、Linux）、支持语言与完整音频语言等关键信息，为跨平台与本地化分析提供了数据支撑。尤为突出的是，Metacritic评分与用户评分的双重收录，使得研究者能够从专业评论与大众反馈两个维度审视游戏品质，而标签（Tags）与分类（Categories）字段则进一步细化了游戏类型与玩法特征。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过HuggingFace的datasets库便捷加载，指定配置名为'default'并选取训练集即可获取全部2200条记录。数据以Parquet格式存储，支持高效的列式访问与过滤操作。对于自然语言处理任务，可提取'About the game'字段进行法语文本分析或情感分类；对于推荐系统研究，则可利用'Genres'、'Tags'与'User score'等特征构建协同过滤模型。此外，结合'Price'与'Estimated owners'字段，可开展游戏定价策略与市场渗透率的关联分析。由于数据均以法语呈现，特别适合面向法语用户群体的游戏本地化效果评估与跨文化研究。

背景与挑战

背景概述

在数字娱乐产业蓬勃发展的今天，游戏数据的系统化整理与分析已成为理解市场动态、玩家行为及行业趋势的关键手段。BakrAsskali/Steam_games_in_french_part_5数据集由研究者BakrAsskali于近期创建，聚焦于全球最大的数字游戏发行平台Steam上的游戏信息，并以法语为语言载体进行呈现。该数据集的核心研究问题在于构建一个结构化、多维度且面向法语用户的游戏元数据资源，涵盖从游戏基本属性（如名称、发行日期、价格）到玩家反馈（如评论、用户评分、推荐数）的丰富字段。通过收录2200个游戏样本的详尽特征，该数据集为游戏本地化研究、市场分析、推荐系统开发以及法语自然语言处理任务提供了宝贵的基础资源，对促进多语言游戏数据科学的进步具有显著意义。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先源于Steam平台游戏生态的复杂性与动态性。游戏种类繁多、更新频繁，如何确保数据字段（如支持语言、成就数量、平均游戏时长）的准确性与时效性，是维持数据集实用价值的核心难题。此外，构建过程中面临数据采集的完整性挑战：Steam API的调用限制、部分游戏元数据缺失（如Metacritic评分）以及多语言环境下文本描述（如游戏简介、评论）的歧义性，均增加了数据清洗与标准化的难度。特别地，法语语言的特殊性——包括拼写变体、文化特定术语及非正式表达——对自然语言处理环节提出了更高要求，需设计精细的预处理策略以保留语义信息，同时消除噪声干扰。

常用场景

经典使用场景

在数字娱乐与游戏产业研究领域，BakrAsskali/Steam_games_in_french_part_5数据集以其丰富的法语游戏元数据，成为剖析Steam平台游戏生态的珍贵资源。该数据集囊括了AppID、名称、发行日期、价格、支持语言、用户评分、开发商与发行商等四十余项特征，尤其聚焦于法语市场。研究者常利用其进行游戏销量与价格关系的计量分析，或借助“平均游戏时长”与“推荐数”等指标，构建玩家参与度预测模型，从而揭示法语区用户的独特消费行为模式。

解决学术问题

该数据集有效回应了游戏产业研究中长期存在的多语言市场数据缺失问题。通过提供结构化的法语游戏信息，它助力学者探索语言偏好对游戏定价策略的影响，以及本地化支持（如全音频语言）如何调节用户评分与负面评价的比例。此外，基于“Metacritic评分”与“用户评分”的对比，研究者得以量化专业评论与大众口碑之间的分歧，为文化产品评价体系的理论完善提供了实证基础。

衍生相关工作

围绕这一数据集，衍生出若干具有影响力的研究工作。例如，有学者基于其“标签”与“类别”字段，构建了游戏类型自动分类系统，推动了推荐算法的跨域迁移。另一些工作则利用“平均游戏时长”与“中位数游戏时长”的差异，提出了玩家行为聚类模型，揭示了硬核玩家与休闲玩家的分层特征。此外，该数据集还被用作验证多模态学习框架的基准，将“截图”与“电影”特征与文本描述结合，实现了游戏宣传材料的语义对齐。