用户出行行为分析数据集UserTravelBehaviorAnalysisDataset-joshanalyst
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 出行习惯, 移动应用, 用户留存, 数据挖掘, 机器学习, 驾驶行为, 移动端
数据概述：
该数据集包含来自移动导航应用（Waze）的用户行为数据，记录了用户在应用内的使用情况和出行习惯。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内收集的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但基于应用特性，推测数据可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括用户ID、用户留存标签（retained/churned）、会话次数、驾驶次数、总会话时长、用户注册天数、常用导航地点、驾驶里程、驾驶时长、活跃天数、驾驶天数以及设备类型等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为waze_dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Waze应用的用户行为记录，已进行匿名化处理，确保用户隐私安全。
该数据集适合用于用户行为分析、用户留存预测、出行习惯研究以及数据建模和机器学习等技术应用。
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、移动应用用户留存研究、出行行为模式分析等学术研究，例如用户流失原因分析、用户画像构建等。
行业应用：可以为移动互联网行业提供数据支持，尤其是在用户增长、用户体验优化、个性化推荐等领域。
决策支持：支持产品经理和市场营销人员进行用户行为分析，优化产品功能，提升用户粘性，制定更精准的营销策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户出行行为的规律与趋势，预测用户留存情况，并为应用优化和用户个性化推荐提供数据支持。
