移动游戏用户留存分析数据集CookieCats2RetentionAnalysisDataset-amirtaymourpour
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏行业，用户留存，数据集，行为分析，机器学习，玩家行为，游戏设计，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自移动游戏Cookie Cats的用户行为数据，记录了玩家在游戏中的留存情况和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从游戏上线后的几个月内。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的玩家，包括不同地区的移动设备用户。
数据维度：数据集包括玩家的游戏行为数据，涵盖用户ID，游戏关卡的进度，游戏内购买，游戏时长，留存天数，是否付费等变量。还包括玩家的设备类型，游戏版本等辅助信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于游戏开发者提供的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于游戏行业的用户留存研究，行为分析及机器学习建模等领域，特别是在玩家行为预测，留存策略优化等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于游戏用户留存，玩家行为模式分析等学术研究，如用户流失原因分析，留存策略优化等。
行业应用：可以为游戏开发商提供数据支持，特别是在游戏设计，用户留存策略制定和游戏内购买优化方面。
决策支持：支持游戏开发商的用户行为分析和策略优化，帮助制定更好的游戏设计，推广和留存策略。
教育和培训：作为游戏设计，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解玩家行为分析和留存策略。
此数据集特别适合用于探索玩家留存与游戏设计的关联性，帮助用户实现精准的用户行为预测和留存策略优化，提升游戏用户留存率和盈利能力。
