用户行为数据异常检测数据集UserBehaviorAnomalyDetection-tomdeleeuw
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 异常检测, 数据分析, 行为分析, 机器学习, 风险评估, 用户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户在特定平台或系统上的活动轨迹。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可作为静态用户行为快照数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于普遍的用户行为分析。
数据维度：数据集包括用户ID、行为类型、时间戳、相关参数等，具体字段信息需参考csv文件。
数据格式：CSV格式，文件名为test_set_VU_DM.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、异常检测、风险评估等。
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、异常检测、行为模式挖掘等研究。
行业应用：可应用于风控、安全、用户体验优化等领域。
决策支持：可支持用户画像构建、风险预警、个性化推荐等决策。
教育和培训：可作为数据分析、机器学习、用户行为分析等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，识别异常行为，辅助提升平台安全性与用户体验。
