用户行为特征预测数据集UserBehaviorFeaturePredictionDataset-chenqin666
数据来源:互联网公开数据
标签:用户行为, 特征工程, 预测模型, 机器学习, 用户画像, 数据分析, 推荐系统, 行为分析
数据概述:
该数据集包含用户和商品的相关特征信息,用于预测用户行为。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间信息,可视为静态特征数据集。
地理范围:数据未明确标注地理位置信息,推测为通用用户行为数据。
数据维度:数据集包括用户特征(user_feat.csv)、商品特征(item_feat.csv)、训练集(train.csv)、测试集(test.csv)和提交样例(sample_submission.csv)。用户特征数据包含user_id和V1-V10共10个数值型特征。
数据格式:数据以CSV格式提供,便于数据分析和模型训练。
来源信息:数据来源于用户行为数据,已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为预测和推荐系统等领域。
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、特征重要性分析等学术研究。
行业应用:为推荐系统、广告投放、个性化推荐等行业提供数据支持。
决策支持:支持用户画像构建、用户行为预测相关的决策制定。
教育和培训:作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索用户特征与行为之间的关系,帮助用户构建预测模型,优化推荐效果。