健康消费行为分析数据集HealthConsumptionBehaviorAnalysis-ohseokkim
数据来源：互联网公开数据
标签：健康消费, 用户行为, 医疗信息, 数据预处理, 机器学习, 行为分析, 风险评估, 市场调研
数据概述：
该数据集包含用户健康消费行为相关数据，记录了用户的年龄、性别、身高、体重、产品偏好、消费金额、日期、医疗信息以及关键词等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含日期字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为用户健康消费行为数据。
数据维度：数据集包括年龄、性别、身高、体重、产品偏好、消费金额、日期、医疗信息（包括各类指标）以及医疗关键词等多个维度的数据。
数据格式：数据集包含多个CSV文件，包括原始数据（test.csv, train.csv）、预处理数据（test_preprocessed.csv, train_preprocessed.csv）以及经过one-hot编码的数据（test_preprocessed_onehot.csv, train_preprocessed_onehot.csv, test_preprocessed_onehot_01.csv, train_preprocessed_onehot_01.csv），便于不同分析需求。
来源信息：数据来源未明确，但经过了预处理和one-hot编码，为用户行为分析和建模提供了便利。
该数据集适合用于健康消费行为分析、用户画像构建、风险评估以及数据建模等。
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：适用于健康消费行为、用户画像分析、医疗信息分析等领域的研究，例如用户消费习惯分析、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业、保险行业、电商平台等提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、风险评估等方面。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品开发、营销策略制定等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户健康消费行为的规律，并可用于构建预测模型，例如预测用户的消费金额、评估用户的健康风险等。
