移动应用使用行为分析数据集MobileApplicationUsageBehaviorAnalysis-lilianaahumada
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用, 用户行为, 电池使用, 数据使用, 应用分类, 用户评级, 网络类型, 操作系统, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自移动设备上的应用使用数据，记录了用户与应用程序交互的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从“region_uso”字段推测可能包含地区信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：应用使用时长（tiempo_uso_app）、电池使用情况（uso_bateria）、数据使用量（uso_datos）、应用类别（categoria_app）、设备类型（tipo_tlf）、屏幕使用时间（tiempo_pantalla）、WiFi使用情况（uso_wifi）、应用评分（rating_app）、网络类型（tipo_network）、内存使用情况（uso_memoria）、操作系统版本（version_os）、CPU使用率（uso_CPU）、应用更新频率（update_app）、积分获取（puntos_obtenidos）、Catcoin购买额（catcoin_por_compra）、Catcoin总额（total_acumulado_catcoin）、使用区域（region_uso）、会话时长（duracion_sesion）和使用倾向（predisposicion_uso）。
数据格式：CSV格式，文件名为uso_app.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于移动设备应用使用记录。
该数据集适合用于用户行为分析、应用推荐、电池优化和数据使用管理等领域的研究。
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：适用于移动应用用户行为分析、用户画像构建、应用推荐算法优化等方面的研究。
行业应用：可以为移动应用开发商、广告平台、电信运营商等提供数据支持，用于用户行为分析、市场营销、用户体验优化等。
决策支持：支持应用开发商进行产品迭代、功能优化和市场推广策略制定，帮助其更好地满足用户需求。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、移动应用开发等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索用户使用移动应用的习惯和偏好，从而帮助用户优化应用使用体验、提升用户粘性。
