移动应用用户行为分析数据集MobileAppUserBehaviorAnalysisDataset-amanacden
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, 推荐系统, 市场营销, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自移动应用的用户行为数据，记录了用户在应用内的浏览、点击等交互行为，以及商品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2029年12月7日，为单日数据，可以用于分析用户在特定时间段内的行为模式。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据内容推断，可能来源于全球范围内的移动应用用户。
数据维度：数据集包括多个关键数据项，如：
impression_id：广告展示ID；
time_stamp：用户行为发生的时间戳；
cust_id：用户ID；
app_code：应用代码；
os_version：操作系统版本；
lte_flag：是否使用LTE网络；
click_flag：点击标记（0或1，表示是否点击）；
item_id：商品ID；
item_price：商品价格；
product_type：商品类型；
server_time：服务器时间；
device_type：设备类型；
session_id：用户会话ID。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括test.csv、train.csv、item_data.csv和view_log.csv四个文件，方便进行数据处理和分析。
数据来源于移动应用的用户行为记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测、个性化推荐等相关研究。
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、用户画像构建、点击率预测等方面的学术研究，以及用户行为模式探索。
行业应用：可以为移动应用开发者、广告平台和电商平台提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、广告精准投放等方面。
决策支持：支持应用内产品优化、营销策略制定和用户体验提升。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在移动应用中的行为规律，例如用户点击行为与设备类型、操作系统版本、网络环境等因素之间的关系，从而帮助用户优化产品设计，提升用户粘性，实现精准营销。
