移动应用用户行为分析数据集_Mobile_App_User_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动应用, 点击率预测, 安装转化率, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了移动应用用户的行为数据，旨在用于分析用户与应用的交互情况，预测用户行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视作一个时间切片的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为全球范围内的移动应用用户行为。
数据维度：数据集包含多个特征字段，包括79个匿名特征（f_0到f_79），以及is_clicked（是否点击）和is_installed（是否安装）两个目标变量。
数据格式：CSV格式，每个文件包含用户行为数据，文件名以数字编号。
来源信息：数据来源于公开的移动应用用户行为数据集，已经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测、安装转化率预测等研究。
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：适用于用户行为分析、点击率预测、转化率预测等领域的学术研究。
行业应用：为移动应用开发商和广告平台提供数据支持，用于提升广告点击率、优化用户体验、提高应用安装量等。
决策支持：支持移动应用产品经理和市场营销人员进行决策，优化用户获取策略和产品功能设计。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握用户行为分析方法和技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与点击、安装之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化用户获取和留存策略。
