用户活跃度行为分析数据集UserEngagementBehaviorAnalysisDataset-moumitadas7019
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 活跃度分析, 时间序列, 用户画像, 数据挖掘, 行为分析, 机器学习, 产品分析
数据概述：
该数据集包含用户在特定平台上的活跃度数据，记录了用户访问时间戳、用户ID以及访问状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含具体的时间戳信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未标明地理位置信息，但可推测为平台用户行为数据。
数据维度：数据集包含三个主要字段：time_stamp（访问时间戳），user_id（用户唯一标识符），visited（访问状态，可能表示用户是否访问）。
数据格式：CSV格式，文件名为takehome_user_engagement.csv，便于进行时间序列分析和用户行为建模。
来源信息：数据集来源于用户行为数据，经过了结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于用户活跃度分析、用户行为模式研究和预测用户流失等。
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、用户画像构建等领域的学术研究，如用户活跃度预测、用户流失分析等。
行业应用：可以为产品设计、市场营销等行业提供数据支持，特别是在用户增长策略、产品优化等方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，辅助制定用户增长策略和优化产品功能。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户活跃度的时间模式和行为趋势，帮助用户实现用户增长、产品优化等目标。
