用户行为分析Waze用户留存数据集UserBehaviorAnalysisWazeUserRetentionDataset-abbesdhia
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, 数据挖掘, 机器学习, 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，记录了用户在应用内的活动情况和留存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断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Waze是一款全球性应用，推测数据可能包含全球用户。
数据维度：数据集包括“ID”（用户唯一标识）、“label”（用户留存状态，retained表示留存，churned表示流失）、“sessions”（会话次数）、“drives”（驾驶次数）、“total_sessions”（总会话次数）、“n_days_after_onboarding”（用户注册后天数）、“total_navigations_fav1”（常用导航地点1）、“total_navigations_fav2”（常用导航地点2）、“driven_km_drives”（驾驶里程）、“duration_minutes_drives”（驾驶时长）、“activity_days”（活跃天数）、“driving_days”（驾驶天数）和“device”（设备类型）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为waze_dataset.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于用户行为分析、用户留存预测、用户画像构建等研究。
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：适用于用户行为分析、用户留存预测、用户流失原因分析、用户画像构建等研究。
行业应用：可以为移动应用行业提供数据支持，特别是在用户增长、用户粘性提升、个性化推荐等方面。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员进行用户行为分析，制定用户留存策略，优化产品功能。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为特征。
此数据集特别适合用于探索影响用户留存的关键因素，预测用户流失风险，并制定针对性的用户挽回策略，提升产品用户价值。
