眼动追踪行为分析数据集Eye-trackingBehaviorAnalysis-pavfedotov
数据来源：互联网公开数据
标签：眼动追踪, 行为分析, 数据分析, 生物识别, 时间序列分析, 数据可视化, 机器学习, 用户体验
数据概述：
该数据集包含来自眼动追踪实验的数据，记录了受试者在特定任务中的眼球运动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常用于静态或短时实验分析。
地理范围：数据来源未明确，但眼动追踪实验可在全球范围内进行。
数据维度：数据集中包含多个CSV文件（eye1.csv、gg1.csv、gg2.csv、gg3.csv），每个文件可能包含眼动追踪的原始数据或经过处理的特征，如注视点坐标、注视时间、眼跳等。gg3.csv文件中包含多个“de_movingAve1_0_0_x”的列，可能代表对眼动数据进行平滑处理后的结果。
数据格式：CSV格式，便于数据读取、分析和可视化。
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：适用于认知心理学、人机交互、用户体验等领域的研究，如注意力机制、阅读行为、界面交互等研究。
行业应用：为市场调研、广告设计、产品设计等行业提供数据支持，用于评估用户对产品或广告的视觉关注度。
决策支持：支持用户界面设计、内容优化等方面的决策制定，提升用户体验。
教育和培训：作为眼动追踪数据分析、行为数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解眼动追踪数据的特点和分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在不同刺激下的视觉行为模式，帮助用户实现对用户行为的深入理解和优化。
