移动设备用户行为分析数据集-2023-mohamedajmalh
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为,移动设备,使用习惯,人口统计,数据分析,市场调研,机器学习
数据概述：
本数据集包含有关移动设备用户、其日常使用习惯和人口统计信息的数据。该数据集可用于分析移动设备的使用模式、电池消耗和用户参与度。数据集结构涵盖了多种特征，包括设备型号、操作系统、屏幕开启时间、应用程序使用时间以及用户的人口统计信息，如年龄和性别。
数据集包含1,000行和11列，每行代表一个用户的个体数据，捕捉了他们的设备和使用行为的关键信息。主要字段如下：
- 用户ID (整数): 每个用户的唯一标识符
- 设备型号 (类别): 用户移动设备的型号，例如 "Google Pixel 5", "OnePlus 9"
- 操作系统 (类别): 移动设备的操作系统，包括 "Android" 或 "iOS"
- 应用程序使用时间 (分钟/天) (整数): 每天使用应用程序的平均时间，以分钟为单位
- 屏幕开启时间 (小时/天) (浮点数): 每天屏幕开启的平均小时数
- 电池消耗 (mAh/天) (整数): 每天消耗的平均电池电量，以毫安时 (mAh) 为单位
- 安装的应用程序数量 (整数): 用户设备上安装的应用程序数量
- 数据使用量 (MB/天) (整数): 用户每天的平均移动数据使用量，以兆字节 (MB) 为单位
- 年龄 (整数): 用户的年龄，以年为单位
- 性别 (类别): 用户的性别，包括 "男" 或 "女"
- 用户行为类别 (整数): 基于用户行为模式分类的数值类别，具体类别含义未提供
数据用途概述：
该数据集适用于多种用途：
- 用户细分：根据应用程序使用、电池消耗和人口统计信息识别不同类型用户
- 行为分析：研究不同年龄段、性别、设备型号和操作系统之间的移动设备使用模式
- 机器学习：训练聚类算法、分类模型或回归模型以预测用户行为类别或从用户特征中获得见解
- 数据驱动的市场营销：了解偏好某些设备型号或消耗更多数据和电池的关键人口统计数据
