本数据集源于汕头市同行网络科技有限公司自主开发的“7M即时比分”APP的用户行为数据，记录了用户在特定观测周期内的核心交互行为，不仅包含用户注册时间、会员状态等基础属性，更聚焦于其与平台内容互动的量化指标，如广告点击、页面访问及比赛详情查看等行为频率。通过对原始行为序列进行整合、衍生与建模，构建了包括用户互动强度、访问深度、日均活跃度及行为倾向预测在内的多维分析指标。该数据集适用于深入洞察用户活跃模式、评估功能吸引力、实施精细化用户分层，并为产品优化与增长策略制定提供数据驱动的决策依据。

本数据集的主要数据处理规则如下： 1.数据整合与衍生指标构建。基于用户原始行为记录，通过指标聚合方法生成表征用户总体参与程度的“总互动次数”，该指标综合用户在广告、页面浏览及内容点击等多个触点的行为总和，反映用户的整体参与强度。进一步，通过计算“平均每次访问点击比赛数”，度量用户在访问行为路径中的内容转化深度。 2.用户行为深度分析与时间维度建模。引入时间序列分析方法，将用户的注册时间点与当前分析时点进行差值计算，得出“注册天数”，在此基础上构建“日均互动次数”这一标准化活跃度指标，消除了不同用户在观测时长上的差异，使得用户间的活跃水平具备可比性。 3.基于规则的行为预测模型。采用基于业务规则的轻量级预测方法，构建“点击比赛预测”字段，该模型依据用户历史访问频率与内容点击行为设定阈值逻辑，将用户划分为“高概率”与“低概率”两类群体，旨在初步识别潜在的内容消费活跃用户，为后续的个性化推荐或运营触达提供初始筛选依据。 4.数据安全与隐私保护。本数据集不包含可直接定位到自然人的个人信息，所使用的“用户编号”为平台内部生成的匿名标识符，无法定位到个人，无需进行进一步的脱敏处理。

1.用户分层与精细化运营。基于构建的互动指标体系与活跃度标签，运营团队可有效识别核心用户、高潜用户与沉默用户等不同群体，例如结合“是否高活跃用户”与“点击比赛预测”标签，可针对高概率但尚未激活的用户设计专属唤醒策略，或为核心用户提供会员增值服务，实现资源的精准投放与用户生命周期的系统化管理。 2.产品功能优化与用户体验提升。产品与数据分析团队可通过分析“访问深度等级”与“平均每次访问点击比赛数”的分布情况，评估比分页面内容布局、信息流设计及交互路径的合理性。访问深度普遍较浅可能指向内容吸引力不足或界面引导存在障碍，而深度访问用户的行为模式则可作为功能优化的正面参照，从而驱动产品迭代，提升整体用户体验与功能使用效率。

用户编号 注册时间 是否会员 点击广告次数 访问比分页次数 点击比分页比赛次数 总互动次数 平均每次访问点击比赛数 注册天数 日均互动次数 点击比赛预测 custom_001 2025/4/8 8:29 否 3 26 8 37 0.308 240 0.154 低概率 custom_002 2025/4/8 10:11 否 0 2 0 2 0.000 240 0.008 低概率 custom_003 2025/4/8 17:43 否 19 3221 1058 4298 0.328 240 17.908 高概率

序号 字段名称 字段类型 字段示例值 1 用户编号 VARCHAR(20) custom_001 2 注册时间 DATETIME 2025/4/88:29 3 是否会员 VARCHAR(2) 否 4 点击广告次数 INT 3 5 访问比分页次数 INT 26 6 点击比分页比赛次数 INT 8 7 总互动次数 INT 37 8 平均每次访问点击比赛数 DECIMAL(10,2) 0.308 9 注册天数 INT 239 10 日均互动次数 DECIMAL(10,2) 0.155 11 点击比赛预测 VARCHAR(10) 低概率