用户行为日志分析数据集UserBehaviorLogAnalysisDataset-cquptsjm
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 日志数据, 异常检测, 网络安全, 数据挖掘, 行为建模, 风险评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自cquptsjm-ccfbdci项目的用户行为日志数据，记录了用户在特定系统中的操作记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在2022年5月的行为数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含IP地址信息，可用于推断用户地理位置。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如用户ID（id-user_），用户所属部门（department），IP地址转换（ip_transform），设备号转换（device_num_transform），浏览器版本（browser_version），浏览器类型（browser），操作系统类型（os_type），操作系统版本（os_version），操作时间（op_datetime），IP类型（ip_type），HTTP状态码（http_status_code），操作城市（op_city），日志系统转换（log_system_transform），访问URL（url），操作月份（op_month）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含evaluation_public.csv和train.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于cquptsjm-ccfbdci项目，已进行匿名化和转换处理。
该数据集适合用于用户行为分析、异常检测、风险评估和安全审计等领域。
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、网络安全、异常检测等领域的学术研究，如用户行为模式识别、安全威胁分析等。
行业应用：可以为网络安全、IT运维等行业提供数据支持，尤其是在安全事件分析、风险评估、用户行为监控等方面。
决策支持：支持企业进行安全风险评估、用户行为分析和系统优化。
教育和培训：作为数据科学、网络安全等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和日志分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，识别异常行为，构建风险评估模型，从而提升安全防护能力和用户体验。
