用户行为与商铺位置签到数据集UserBehavior-ShopLocationCheck-inDataset-thunderflash
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 位置签到, 商铺信息, 移动数据, 商业分析, 推荐系统, 地理位置, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自商场的用户行为数据，记录了用户在商铺内的签到信息以及商铺的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了用户签到行为的时间戳。
地理范围：数据覆盖商场内用户签到行为和商铺位置信息。
数据维度：数据集包括三部分：
train_shop_info.csv：包含商铺的shop_id、category_id（商铺类别）、longitude（经度）、latitude（纬度）、price（价格等级）、mall_id（商场ID）。
train_user_shop_behavior.csv：包含user_id（用户ID）、shop_id、time_stamp（时间戳）、longitude、latitude、wifi_infos（WiFi信息）。
evaluation_public.csv：包含row_id、user_id、mall_id、time_stamp、longitude、latitude、wifi_infos，用于评估。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户在商场内的签到行为，以及商铺的公开信息。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、位置预测、商铺推荐等领域。
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、位置预测、商铺推荐等领域的学术研究，如用户移动轨迹分析、基于位置的推荐算法研究等。
行业应用：可以为商业分析、商场运营、市场营销等行业提供数据支持，特别是在客流分析、精准营销、商铺选址等方面。
决策支持：支持商场管理和零售企业进行决策，如优化商铺布局、提升用户体验、制定营销策略等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和商业智能。
此数据集特别适合用于探索用户在商场内的行为模式，分析用户签到与商铺之间的关系，帮助用户实现商铺推荐、客流预测等目标。
