移动应用用户行为分析数据集MobileAppUserBehaviorAnalysis-sherifagabr
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动应用, 广告转化, 数据挖掘, 机器学习, 平台分析, 市场营销, 用户画像
数据概述：
该数据集包含移动应用的用户行为数据，记录了用户在特定时间段内的应用使用情况、广告互动以及应用安装情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含不同国家的用户行为信息。
数据维度：数据集包括用户ID、时间戳、广告活动ID、平台（iOS/Android）、软件版本、游戏ID、国家、启动次数、浏览次数、点击次数、安装次数、最后启动时间、1日启动次数、7日启动次数、连接类型、设备类型以及是否安装应用等多个维度。
数据格式：提供CSV格式，包含train_data_sample.csv和test_data_sample.csv两个文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于移动应用用户行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、广告转化预测、用户画像构建以及市场营销策略优化等领域。
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、用户生命周期价值研究、广告效果评估等学术研究。
行业应用：为移动应用开发商、广告平台、市场营销公司提供数据支持，尤其在用户获取、用户留存、广告投放策略优化等方面。
决策支持：支持移动应用产品的决策制定和数据驱动的策略优化，如调整广告投放策略、优化用户体验等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告互动之间的关系，预测用户安装行为，优化广告投放策略，并提升应用的用户活跃度和商业价值。
