关于数据集

手机游戏应用内购买数据集

数据集概述

这个综合的合成数据集包含有关移动游戏玩家及其应用内购买行为的详细信息，专门用于分析移动游戏行业的消费模式和用户细分。该数据集侧重于经典的“鲸鱼 vs 小鱼”细分模型，深入了解不同玩家的消费类别及其游戏习惯。

数据集特征

• 总记录数：3,024 个用户条目
• 特点：13个栏目涵盖用户人口统计、游戏行为和交易数据
• 目标应用：手机游戏盈利分析、用户行为预测和收益优化
• 数据质量：包含真实的空值（~2-5%），以模拟真实世界的数据收集场景

列描述

列名称	数据类型	描述	可能的值	商业意义
用户身份	细绳	每个用户的唯一标识符	UUID 格式（例如，c9889ab0-9cfc-4a75-acd9-5eab1df0015c）	用户跟踪和分析的主键
年龄	整数	用户年龄（岁）	13-54岁	人口细分和基于年龄的营销
性别	细绳	用户的性别认同	男、女、其他	基于性别的行为分析和有针对性的活动
国家	细绳	用户原籍国	10+个主要游戏市场（美国、中国、印度等）	地理收入分析和区域偏好
设备	细绳	使用移动平台	iOS、安卓	特定平台的盈利策略
游戏类型	细绳	主要玩的游戏类型	MOBA、大逃杀、动作角色扮演、益智等。	基于类型的消费模式分析
会话计数	整数	游戏次数	1-22节课	用户参与度和保留指标
平均会话长度	漂浮	平均会话持续时间（分钟）	5.0-35.0分钟	玩家参与度和游戏粘性
支出细分	细绳	玩家消费分类	鲸鱼（2%）、海豚（13%）、小鱼（85%）	收入细分，实现目标货币化
应用内购买金额	漂浮	总购买金额（美元）	$0.00-$5,000.00	直接收入影响和支出行为
首次购买安装后天数	整数	距首次购买还有几天	0-30天	转换时间表和入职有效性
付款方式	细绳	首选支付网关	信用卡、借记卡、PayPal、Google Pay 等。	支付偏好优化
上次购买日期	日期	最近一次购买的时间戳	2025年日期	近期分析和客户流失预测

支出细分分布

• 鲸鱼用户：2% 的用户贡献了高价值购买（500 至 5,000 美元）
• 海豚：13% 的中等消费用户（20-500 美元）
• Minnows：85% 的用户支出很少或没有支出（$0-$20）

关键用例

1. 收入优化：识别高价值用户特征并优化货币化策略
2. 用户细分：针对不同的消费群体制定有针对性的营销活动
3. 客户流失预测：分析购买模式以预测用户保留率
4. A/B 测试：比较不同用户群体的盈利策略
5. 市场分析：了解区域和人口消费行为
6. 产品开发：将游戏功能与高消费用户的偏好相结合

数据质量说明

• 包含故意缺失的值，以模拟现实世界的数据收集挑战
• 根据移动游戏行业标准制定现实的支出分配
• 多元化的地理分布，覆盖主要的移动游戏市场
• 平衡的设备平台分布反映了当前的市场份额

该数据集为竞争激烈的移动游戏领域的移动游戏分析、用户行为建模和收入优化策略提供了坚实的基础。