用户情绪与设备电量关联分析数据集UserEmotion-DeviceBatteryAnalysis-yugyeongjung
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 电池电量, 行为数据, 用户体验, 时间序列, 移动设备, 情感计算, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自移动设备的用户行为和设备电量数据，记录了用户在使用移动设备时的电池电量变化以及用户情绪的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间跨度由数据中的时间戳字段决定，可追溯到2021年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为移动设备用户产生的数据，可能来自全球范围。
数据维度：数据集包含两个主要文件：BATTERY.csv 和 SURVEY.csv。BATTERY.csv 包含电池电量（eval_level）和时间戳（timestamp）等信息；SURVEY.csv包含用户情绪反馈，包括tmp_response（文本回复）, 以及eval_happy, eval_peaceful, eval_excited, eval_satisfied, eval_sad, eval_unstable, eval_gloomy, eval_angry, eval_emotion, eval_status, eval_stress, eval_disturbed等情绪指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。BATTERY.csv 和 SURVEY.csv 包含结构化的数据，可用于时间序列分析和情绪识别。
来源信息：数据来源于移动设备用户行为记录和用户主观反馈，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、情绪识别、电池管理优化和用户体验研究。
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：适用于用户行为分析、情感计算和人机交互领域的学术研究，例如电池使用模式与情绪状态的关联性分析。
行业应用：可以为移动设备制造商、应用开发者提供数据支持，例如优化电池管理策略，改善用户体验，个性化推荐等。
决策支持：支持移动设备相关产品的设计和改进，帮助企业更好地理解用户需求，提升产品竞争力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、用户体验设计等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为与情绪的关系。
此数据集特别适合用于探索用户情绪与设备电量之间的关系，帮助用户实现优化设备使用、提升用户满意度的目标。
