用户行为事件日志数据集UserBehaviorEventLogDataset-ayushgarghydro
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 事件日志, 移动应用, 数据分析, 行为分析, 用户画像, 机器学习, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自移动应用程序的用户行为事件日志数据，记录了用户在应用内的各类交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年5月10日至2024年5月19日，共计10天。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从数据字段推测，可能与特定地区或国家的用户相关。
数据维度：数据集包含多个字段，如用户ID（lokal_id）、用户分组（cohort）、事件日期（event_date）、事件名称（event_name）、类别（category）、标签（label）、页面信息（firebase_screen、screen_name）等，覆盖了用户行为的多个方面。
数据格式：CSV格式，每个日期对应一个CSV文件，文件名格式为data_may[日期].csv，便于按日期进行数据处理和分析。数据已进行初步的结构化处理，方便后续的分析和建模。
来源信息：数据来源于移动应用程序的用户行为数据，已进行匿名化处理，不包含用户个人敏感信息。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建、用户行为预测等研究。
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、用户体验优化、A/B测试效果评估等方面的研究，例如分析用户在不同页面、不同操作下的行为差异。
行业应用：可以为移动应用开发、市场营销、产品运营等行业提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、用户留存分析等方面。
决策支持：支持产品经理、运营人员等相关人员进行数据驱动的决策，例如优化产品功能、调整市场推广策略等。
教育和培训：作为用户行为分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为规律、预测用户行为趋势、评估产品改进效果，帮助用户实现提高用户活跃度、提升用户留存率等目标。
