基于K-均值聚类算法的应用用户行为分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析,应用用户,用户分群,K均值聚类,屏幕使用时长,用户流失,数据可视化,Plotly
数据概述：
本数据集旨在通过K-均值聚类算法，对应用用户进行细分，并揭示用户行为模式。 数据集核心关注用户在应用内的行为表现，主要包括用户平均屏幕使用时长、最高屏幕使用时长和最低屏幕使用时长等关键指标。 通过对这些指标的分析，结合数据可视化工具（如Plotly）生成的图表，可以直观地了解用户的使用习惯和参与程度，从而为应用优化提供数据支持。此外，数据集还涉及应用卸载行为，旨在探索用户行为与用户流失之间的关系，为用户留存策略提供参考。
数据用途概述：
该数据集适用于应用用户行为分析、用户分群、用户留存策略制定等多种场景。 数据分析师可利用该数据识别不同用户群体，理解他们的使用偏好，从而优化应用功能、改善用户体验。 营销人员可以基于用户分群结果，制定个性化的营销策略，提高用户参与度和转化率。 产品经理可以利用数据洞察，指导产品迭代和功能优化，以提升用户满意度和留存率。 此外，该数据集也适用于教育培训，帮助学习者掌握用户行为分析方法和数据可视化技能。
