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

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, 数据挖掘, 机器学习, 行为预测, 驾驶行为, 数据集

数据概述：该数据集包含来自Waze导航应用的用户行为数据，记录了用户在使用该应用期间的各项活动指标，用于用户留存分析和行为预测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为Waze应用的用户使用数据，可能涵盖全球范围。数据维度：数据集包括用户ID、留存标签（retained/churned）、会话次数、驾驶次数、总会话时长、注册后天数、常用导航地点1和2的次数、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，方便数据分析和处理。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于用户留存分析、行为预测、用户画像构建和个性化推荐等。

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：适用于用户行为分析、用户画像构建、留存预测等方向的学术研究，如用户流失原因分析、用户行为模式识别等。行业应用：为移动应用开发商、市场营销部门提供数据支持，尤其在用户留存策略优化、个性化推荐、用户体验提升等方面具有实用价值。决策支持：支持产品经理和业务分析师进行数据驱动的决策，优化产品功能，提升用户活跃度。教育和培训：作为数据科学、机器学习和用户行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为模式。此数据集特别适合用于探索用户行为与留存之间的关系，构建用户流失预测模型，并根据数据分析结果制定相应的用户运营策略，提高用户粘性。