用户行为时间序列数据集UserBehaviorTimeSeriesData-aogromova

用户行为时间序列数据集UserBehaviorTimeSeriesData-aogromova

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为, 时间序列分析, 用户画像, 行为数据, 数据挖掘, 用户活跃度, 数据分析, 社交媒体

数据概述： 该数据集包含用户在特定平台或应用中的行为记录，记录了用户ID与对应行为发生的时间。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年11月25日开始，截止时间未知，但提供了多个日期的数据样本。 地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为某个特定平台或应用的用户行为数据。 数据维度：数据集包括两个主要字段：日期（date）和用户ID（id_user）。 数据格式：CSV格式，数据文件名为users.csv，包含用户行为的时间序列数据。 来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行初步整理，提取了用户行为的时间戳和用户标识符。 该数据集适合用于用户行为分析、用户活跃度研究和用户画像构建。

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：适用于用户行为模式分析、用户生命周期分析、用户活跃度预测等方面的研究。 行业应用：可以为社交媒体、电商平台、在线教育等行业提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、用户留存等方面。 决策支持：支持产品优化、用户增长策略制定，以及用户体验提升等决策。 教育和培训：作为数据分析、用户行为分析、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为。 此数据集特别适合用于探索用户行为的时间依赖性规律，帮助用户实现用户行为预测、用户画像构建、用户流失预警等目标。