用户行为分析导航应用留存数据集UserBehaviorAnalysisNavigationAppRetentionDataset-nishimalaki
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 留存分析, 移动应用, 导航应用, 用户画像, 机器学习, 行为预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自导航应用的用户行为数据，记录了用户在使用该应用期间的各种活动指标，用于分析用户留存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但可以推断为全球范围内的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID、用户留存标签（retained/churned）、会话次数、驾驶次数、总会话时长、用户注册天数、常用导航地点1和2的次数、驾驶里程、驾驶时长、活跃天数、驾驶天数以及设备类型等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为waze_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、用户留存预测、用户画像构建等研究。
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、用户留存预测、用户流失分析等研究，如用户行为模式识别、留存影响因素分析。
行业应用：可以为移动应用开发商、市场营销部门提供数据支持，特别是在用户留存策略优化、个性化推荐、用户体验改进等方面。
决策支持：支持产品经理和市场营销团队进行用户增长策略制定和效果评估，帮助提升用户活跃度和留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与留存之间的关系，帮助用户实现用户留存率提升、精准营销、产品优化等目标。
