合成加密金融数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：加密货币,金融数据,AB测试,用户行为,交易频率,交易金额,模块影响
数据概述：
本数据集是由假设的一家公司生成的合成加密金融数据，旨在模拟实际加密货币金融应用和数字钱包中的用户行为和交易数据。数据集分为两个部分：df_pre_mod（模块推出前的数据）和df_post_mod（模块推出后的数据）。这些数据经过随机化处理，包括用户ID和交易ID，并且通过操纵数据模式以模拟真实波动。
数据用途概述：
该数据集适用于AB测试、用户行为分析、交易频率和金额研究、新模块影响评估等多种场景。研究人员可以通过AB测试来评估新模块对用户行为和交易频率的影响；投资机构和数据科学家可以利用这些数据进行各种统计分析和模型建立，以发现潜在的模式和洞察；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握加密货币金融数据的分析方法和技巧。
举例：
本数据集提供了一个模拟的加密货币金融应用环境，在模块推出前后分别收集了用户数据。研究者可以通过比较df_pre_mod和df_post_mod中的数据，分析新模块对用户活跃度、交易频率和交易金额的具体影响。例如，可以通过计算平均交易金额、交易次数等指标的变化，评估新模块的有效性。此外，还可以通过引入异常值、进行回归分析等方式，进一步丰富数据集的分析维度。
