SaaS用户行为分析数据集SaaSUserBehaviorAnalysisDataset-rikdifos
数据来源：互联网公开数据
标签：SaaS, 用户行为分析, 营销效果, 广告投放, 客户流失, 数据指标, 财务分析, 业务增长
数据概述：
该数据集包含来自SaaS平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的活动及相关营销指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起止时间，但从样本数据中“dat”字段推测数据记录了2020年4月期间的用户行为。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于分析不同用户群体的行为差异。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如account_id（账户ID）、company_id（公司ID）、vendor_id（供应商ID）、target_type（目标类型）、create_channel（创建渠道）、create_source（创建来源）、ctv_cnt（点击观看次数）、ad_cnt（广告展示次数）、pass_cnt（通过次数）、pass_cnt_div（通过率）、ad_fail_cnt（广告失败次数）、ctv_fail_cnt（点击观看失败次数）、cost（成本）、cnt_cost_ctv（点击观看成本）、cnt_cost_ad（广告展示成本）等。
数据格式：CSV格式，文件名为saas_user.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于SaaS平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、营销效果评估、客户流失预测等领域的研究。
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、营销效果评估、客户流失预测等方面的学术研究，例如分析不同营销渠道的效果、用户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为SaaS行业提供数据支持，特别是在优化营销策略、提高用户留存率、提升广告投放效果等方面。
决策支持：支持SaaS企业进行数据驱动的决策，例如优化产品功能、调整定价策略、改进客户服务等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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与营销活动之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提高用户留存率等目标。
