用户行为情绪分析数据集UserBehaviorEmotionAnalysis-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 情绪分析, 时间序列, 情感识别, 行为建模, 数据挖掘, 机器学习, 状态预测
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户在特定场景下的行为表现和情绪状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年5月。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推断为用户行为数据。
数据维度：数据集包括“name”（用户标识）、“time”（行为发生时间）、“ge_00”至“ge_77”（共78个行为特征，可能代表用户在不同维度上的行为量化指标）和“Status”（用户情绪状态，如“People”）。
数据格式：CSV格式，文件名为shuffled_file.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于用户行为分析、情绪识别和状态预测等研究。
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、情绪识别等领域的学术研究，如用户行为模式分析、情绪状态预测等。
行业应用：可以为社交媒体、电商平台等行业提供数据支持，特别是在用户体验优化、个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持企业在用户行为分析的基础上进行市场策略制定、产品优化和用户关系管理。
教育和培训：作为行为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析的相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与情绪之间的关联性，帮助用户实现优化用户体验、提升用户满意度的目标。
