航空旅客与Cookie游戏用户行为分析数据集AirlinesPassengers-CookieGameUserBehaviorAnalysis-bimervos
数据来源：互联网公开数据
标签：航空旅客, 乘客数据, 时间序列分析, 用户行为, 游戏数据, 留存分析, AB测试, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含两部分独立的数据，分别记录了航空旅客月度总人数和Cookie游戏的用户行为数据。主要特征如下：
时间跨度：航空旅客数据的时间跨度为1949年1月至1960年12月。Cookie游戏数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：航空旅客数据代表全球范围内的航空运输情况，Cookie游戏数据未限定地理范围。
数据维度：
航空旅客数据：包括“month”（月份）和“total_passengers”（当月总乘客数量）两个字段，适用于时间序列分析。
Cookie游戏数据：包含“userid”（用户ID）、“version”（游戏版本，可能用于AB测试）、“sum_gamerounds”（游戏总轮数）、“retention_1”（次日留存）和“retention_7”（七日留存）等字段，适用于用户行为分析和留存预测。
数据格式：CSV格式，分别存储在“airlinepassengersdataset.csv”和“cookie_cats.csv”文件中，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行必要的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于时间序列预测、用户行为分析、AB测试效果评估、以及留存率预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列分析、用户行为分析、游戏用户行为研究、AB测试效果评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为航空公司提供客运量预测支持，帮助游戏公司进行用户行为分析、版本优化和用户留存策略制定。
决策支持：支持航空公司进行运力规划和市场预测，支持游戏公司进行游戏版本迭代和用户运营策略调整。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索航空旅客数量的时间变化规律，以及游戏用户在不同版本下的行为差异，帮助用户实现客运量预测、提升用户留存率等目标。
