Python生成的模拟用户信息数据集
数据来源：互联网公开数据
数据来源：
本数据集由 Python 中的 mimesis 模块人工生成，旨在为数据分析教学、建模实验和特征工程训练提供支持。该数据为合成数据，不涉及真实个人或敏感信息，可安全用于研究与教学场景。
数据内容：
数据集中包含一组结构化的、具有代表性的通用字段，模拟现实世界中用户信息、地理属性、行为数据等特征。设计目标是提供一个可用于回归、分类、聚类等机器学习任务的数据结构。
字段定义（示例字段，具体以数据为准）：
full_name：模拟的姓名信息
email：模拟的电子邮箱地址
address：完整的街道地址
city / state / country：地理位置字段
phone_number：模拟的电话号码
job / company：职业及工作单位
age / birthdate：模拟的年龄或出生日期
credit_card / payment_method：支付信息类型（非真实）
random_numeric / boolean / uuid：各类用于建模实验的数值型与标识字段
时间范围：
由于为合成数据集，不涉及实际时间序列，但可通过字段设计模拟时间特征。
数据格式：
结构化CSV格式，字段统一、记录整洁，适合用于数据清洗、可视化演练与建模实验。
更新频率：
该数据集为一次性生成，如需扩展可使用相同模块（如 mimesis）重复生成。
适用场景：
数据科学与人工智能课程教学
特征工程与数据预处理练习
机器学习模型构建与调试
数据可视化与仪表板搭建测试
合成数据生成方法研究与评估
标签：合成数据,模拟用户信息,数据科学教学,机器学习建模,特征工程,结构化数据,匿名数据,Python生成,实验数据,教育数据集
