用户行为预测目标数据集UserBehaviorPredictionTargetDataset-theidleman
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为预测, 目标变量, 行为分析, 数据建模, 机器学习, 预测分析, 数据集, 零售行业
数据概述：
该数据集包含用户行为预测的目标变量数据，记录了用户ID与其对应的目标值之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来源于特定零售行业的用户行为数据。
数据维度：数据集包含两个字段，分别是“id”（用户ID）和“target”（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于theidleman-tps-oct-21数据集。
该数据集适合用于用户行为预测、目标变量分析，以及构建预测模型。
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、预测建模等研究，如用户购买行为预测、用户画像分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，用于优化营销策略、提升用户体验。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为预测的相关知识。
此数据集特别适合用于探索用户ID与目标变量之间的关系，帮助用户实现预测用户行为、优化营销策略等目标。
