用户行为特征预测数据集_User_Behavior_Feature_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 行为预测, 特征工程, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 推荐系统, 数据集
数据概述：
该数据集包含用户行为相关的特征数据，用于预测用户行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态用户特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自多个地区的用户。
数据维度：数据集包含187个特征（feats）和目标变量（target），目标变量为用户行为预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为df_187feats_target.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于用户行为分析项目，已进行特征工程和标注。
该数据集适合用于用户行为预测、用户画像构建和推荐系统等领域的研究。
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、用户建模、个性化推荐等方向的学术研究。
行业应用：可以为电商、社交媒体、内容平台等行业提供数据支持，尤其在用户行为预测、用户画像构建、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品设计和市场策略，提升用户体验和商业价值。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测。
此数据集特别适合用于探索用户行为特征与预测结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升用户行为预测的准确性。
