用户行为分类标签数据集UserBehaviorClassificationLabelDataset-tnthaha
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 行为分析, 数据分类, 机器学习, 用户画像, 标签预测, 行为识别, 数据标注
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了经过标注的用户行为类别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用用户行为分析。
数据维度：包括“id”（用户行为唯一标识符）和“label”（用户行为类别标签，0和1代表不同的行为类别）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sub_mean_end.csv，方便数据处理和分析。数据已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、数据分类建模和机器学习应用。
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、用户画像构建、行为预测等领域的研究。
行业应用：可应用于社交媒体、电商平台、内容推荐等领域的用户行为分析和用户分群。
决策支持：支持产品优化、个性化推荐、用户体验提升等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和分类。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、构建用户行为预测模型，从而实现个性化推荐、精准营销等目标。
