Trell社交媒体使用行为分析数据集-2023-adityak80
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体,用户行为,数据分析,视频观看,用户特征,用户互动,内容消费,用户年龄,用户性别,城市层级
数据概述：
本数据集包含了25个独立特征和1个依赖特征，旨在分析Trell平台上用户的社交媒体使用行为。数据集中的每个记录代表一个用户，并提供了多个维度的信息，包括用户的基本属性、社交互动、视频观看习惯等内容。
数据字段定义如下：
userId：每个用户的唯一编号。
tier：用户所在城市的层级。
gender：用户性别，1表示男性，2表示女性。
following_rate：用户关注的账户数量（已归一化）。
followers_avg_age：用户所有关注者的平均年龄组。
following_avg_age：用户关注的所有账户的平均年龄组。
max_repetitive_punc：用户简介和评论中出现的最大重复标点符号数量。
num_of_hashtags_per_action：用户每条评论中使用的平均标签数量。
emoji_count_per_action：用户每条评论中使用的平均表情符号数量。
punctuations_per_action：用户每条评论中使用的平均标点符号数量。
number_of_words_per_action：用户每条评论中使用的平均单词数量。
avgCompletion：用户观看视频的平均完成率。
avgTimeSpent：用户在单个视频上花费的平均时间（秒）。
avgDuration：用户迄今为止观看的视频的平均时长。
avgComments：用户观看的每个视频的平均评论数量。
creations：用户上传的视频总数。
content_views：用户观看的视频总数。
num_of_comments：用户发表的评论总数（已归一化）。
weekends_trails_watched_per_day：用户在周末每天观看的视频数量。
weekdays_trails_watched_per_day：用户在工作日每天观看的视频数量。
slot1_trails_watched_per_day：一天分为4个时段，此特征表示用户在该时段观看的平均视频数量。
slot2_trails_watched_per_day：一天分为4个时段，此特征表示用户在该时段观看的平均视频数量。
slot3_trails_watched_per_day：一天分为4个时段，此特征表示用户在该时段观看的平均视频数量。
slot4_trails_watched_per_day：一天分为4个时段，此特征表示用户在该时段观看的平均视频数量。
avgt2：用户关注的所有账户的平均关注者数量。
age_group：用户的年龄组，分为4个组别：1表示小于18岁；2表示18-24岁；3表示24-30岁；4表示大于30岁。
数据用途概述：
该数据集适用于社交媒体使用行为分析、用户特征研究、内容消费模式探索、用户互动分析等场景。研究人员可以利用此数据了解不同用户群体的社交媒体使用习惯；企业可以分析用户行为以优化广告投放策略；营销人员可以基于数据制定更有效的营销计划；政策制定者可以评估社交媒体平台的使用情况及其对社会的影响。数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握社交媒体分析的基本方法和技巧。
