移动游戏用户行为分析数据集MobileGameUserBehaviorAnalysis-arezaei81
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏分析, 用户行为, 留存率, 游戏版本, 数据挖掘, 行为分析, 移动游戏, 市场调研
数据概述：
该数据集包含移动游戏用户行为数据，记录了用户在游戏中的各项活动指标，主要用于分析用户行为模式和游戏版本对用户留存的影响。主要特征如下：
时间跨度：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：数据未明确标注地理位置，但可用于分析全球范围内的用户行为共性。
数据维度：数据集包括以下字段：
userid：用户唯一标识符。
version：用户所玩的游戏版本（例如gate_30, gate_40）。
sum_gamerounds：用户玩游戏的轮数总和。
retention_1：用户在第一天后的留存情况（true代表留存，false代表流失）。
retention_7：用户在第七天后的留存情况（true代表留存，false代表流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为mibilegamecsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于移动游戏用户行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、留存率预测、A/B测试等研究。
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：适用于游戏行业的用户行为研究，如用户留存分析、游戏版本对用户行为的影响分析等。
行业应用：为游戏开发商提供数据支持，用于优化游戏设计、改进用户体验、制定市场推广策略。
决策支持：支持游戏运营团队进行版本迭代决策、用户细分、个性化推荐等。
教育和培训：作为数据分析、游戏分析等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于分析游戏版本对用户留存率的影响，以及用户行为与留存之间的关系，从而帮助优化游戏设计和运营策略。
