用户行为分析Waze用户留存数据集UserBehaviorAnalysisWazeUserRetentionDataset-manunarayan
数据来源：互联网公开数据
标签：用户留存, 行为分析, 移动应用, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 驾驶行为, 留存预测
数据概述：
该数据集包含来自Waze导航应用的用户行为数据，记录了用户在使用Waze应用过程中的相关指标，用于分析用户留存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，推测为Waze应用的用户群体。
数据维度：数据集包括用户ID、留存标签（retained或churned，代表留存或流失）、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1和2的导航次数、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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名处理。
该数据集适合用于用户留存分析、行为模式挖掘、用户画像构建以及用户流失预测等。
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、用户留存影响因素研究等学术研究，例如用户活跃度与留存率的关系、不同设备用户行为差异分析等。
行业应用：可以为移动应用行业提供数据支持，尤其是在用户增长、用户体验优化、精准营销等方面。
决策支持：支持产品团队进行用户行为分析，制定用户留存策略，优化应用功能，提升用户粘性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析方法，构建留存预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户行为与留存之间的关系，帮助用户实现提升用户留存率、优化产品策略的目标。
