用户行为留存分析数据集UserBehaviorRetentionAnalysis-ramanjaneyuluummidi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 留存分析, 数据挖掘, 用户画像, 行为数据, 客户关系管理, 数据统计, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用户行为留存相关数据，记录了用户在特定时间段内的行为表现，主要用于分析用户留存情况和用户生命周期。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用用户行为数据。
数据维度：数据集包含多个维度，具体字段包括：0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130，可能代表用户行为的各种指标或属性。
数据格式：CSV格式，文件名为retention1.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于未知，但经过了结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、留存预测和用户生命周期研究。
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、客户流失预测等相关领域的学术研究，例如，用户留存影响因素分析、用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为互联网、游戏、电商等行业提供数据支持，尤其是在用户增长、产品优化和用户体验改进方面。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员等进行用户行为分析，制定更有效的用户获取、留存和激活策略。
教育和培训：作为数据分析、用户行为分析等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解用户行为模式。
此数据集特别适合用于探索用户行为与留存之间的关系，帮助用户实现用户增长、提高用户粘性等目标。
