Waze用户流失预测数据集-osuyah
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失，移动应用，数据集，行为分析，机器学习，用户画像，数据挖掘，交通导航
数据概述： 该数据集包含来自 Waze 导航应用程序的用户行为数据，用于预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度未明确说明，但包含了用户在使用 Waze 期间的各种行为。
地理范围：数据覆盖了使用 Waze 的用户，具体地理位置未明确说明，但可以推断为 Waze 服务覆盖的地区。
数据维度：数据集包括用户的使用行为数据，如使用频率，行驶里程，参与社区互动，报告交通状况，与其他用户的互动，应用内设置等。此外，可能还包括用户的人口统计学信息和设备信息。
数据格式：数据提供的格式可能为 CSV 或其他结构化格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于 Waze 的用户行为记录，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于用户流失预测，用户行为分析，个性化推荐，营销策略优化等领域的研究和应用，特别是在了解用户流失原因，提高用户留存率方面具有重要价值。
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：适用于用户流失预测，用户行为分析，用户画像研究等学术研究，如分析用户流失的关键因素，用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为移动互联网公司，导航应用提供数据支持，特别是在用户留存，营销推广和产品优化方面。
决策支持：支持企业制定更有效的用户留存策略，个性化推荐方案和市场推广计划。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和用户行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测，数据挖掘和用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在使用导航应用时的行为模式，帮助用户实现用户流失预测，用户画像构建和个性化推荐等目标，为提高用户留存率和优化产品体验提供数据支持。
