用户行为分析Waze数据集UserBehaviorAnalysisWazeDataset-monaelshamaa
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动应用, 驾驶行为, 用户留存, 导航数据, 数据挖掘, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自Waze导航应用的用户行为数据，记录了用户在使用该应用时的各项指标，用于分析用户行为模式和预测用户留存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，通常被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，但可用于分析Waze用户行为的总体趋势。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如用户ID（ID）、用户留存标签（label）、会话次数（sessions）、驾驶次数（drives）、总会话次数（total_sessions）、注册天数（n_days_after_onboarding）、常用导航地点1的次数（total_navigations_fav1）、常用导航地点2的次数（total_navigations_fav2）、驾驶公里数（driven_km_drives）、驾驶时长（duration_minutes_drives）、活跃天数（activity_days）、驾驶天数（driving_days）以及设备类型（device）。
数据格式：CSV格式，文件名为waze_dataset.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适用于用户行为分析、用户留存预测等研究。
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：适用于用户行为分析、用户留存预测、驾驶行为分析等领域的学术研究，例如用户画像构建、行为模式挖掘等。
行业应用：可以为移动应用行业提供数据支持，尤其是在用户增长、用户体验优化、个性化推荐等方面。
决策支持：支持产品经理和市场营销人员进行用户行为分析，制定更有效的用户留存策略和产品改进方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析的实践方法。
此数据集特别适合用于探索用户在导航应用中的行为模式与留存之间的关系，帮助用户实现用户留存率的提高和用户体验的优化。
