用户行为二元分类数据集UserBehaviorBinaryClassificationDataset-roozbeha
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 二元分类, 用户画像, 社交推荐, 机器学习, 数据挖掘, 用户性别, 年龄分层
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的匿名用户行为数据，记录了用户的基本属性和行为结果，用于预测用户是否满足特定条件。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户行为快照。
地理范围：数据来源于伊朗，用户主要分布在德黑兰。
数据维度：包括用户ID（UserID）、性别（Gender）、所在州（State）、推荐来源（ReferralSource）、年龄分层（AGE_apprx_cate）和二元目标变量（Binary target）。
数据格式：CSV格式，文件名为DF_RScsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的社交平台用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建和二元分类模型的训练与验证。
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：适用于社交网络、用户行为分析等领域的学术研究，如用户流失预测、推荐系统优化等。
行业应用：可以为社交平台、电商平台等提供数据支持，特别是在用户定向推广、个性化推荐等方面。
决策支持：支持平台的用户行为分析和用户画像构建，帮助平台优化用户体验和提升用户粘性。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户属性与行为结果之间的关系，帮助用户实现用户流失预测、个性化推荐等目标。
