用户行为分析Waze用户留存数据集UserBehaviorAnalysisWazeUserRetentionDataset-bryanhernandezrios

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 用户留存, 移动应用, 驾驶行为, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 行为预测

数据概述：该数据集包含来自Waze导航应用的用户行为数据，记录了用户的应用使用情况和驾驶习惯，用于用户留存分析与预测。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为一段时间内用户行为的快照。地理范围：数据未明确标明地理范围，但Waze为全球性导航应用，数据可能来源于全球用户。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（fav1, fav2）、驾驶里程、驾驶时长、活跃天数、驾驶天数以及设备类型等。数据格式：CSV格式，文件名为waze_dataset.csv，便于数据分析和模型构建。数据来源：数据来源于Waze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留存预测、用户行为分析、用户画像构建和应用优化等研究。

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：适用于移动应用用户行为分析、用户流失预测、用户生命周期价值评估等方面的学术研究。行业应用：为移动应用开发商、市场营销团队提供数据支持，用于优化用户体验、提升用户留存率、制定精准营销策略。决策支持：支持产品经理和业务分析师进行用户行为分析，辅助产品迭代和功能优化决策。教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为模式。此数据集特别适合用于探索用户行为与留存之间的关联关系，帮助用户实现用户留存率提升、用户体验优化等目标。