智能手机用户情绪状态数据集SmartphoneUserMoodStateDataset-faysalmuller
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别, 移动健康, 行为分析, 时间序列分析, 智能手机, 情感计算, 数据挖掘, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自智能手机传感器数据，记录了用户的情绪状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年2月26日至2014年2月27日，具体时间点精确到小时级别。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推断为智能手机用户产生的数据。
数据维度：数据集包括用户ID（id）、时间戳（time）、变量类型（variable，如mood）和数值（value，表示情绪状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_mood_smartphone.csv，方便时间序列分析和数据挖掘。
来源信息：数据来源于智能手机传感器记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于情绪状态分析、用户行为研究和情感计算等领域。
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：适用于情绪识别、用户行为分析、时间序列分析等学术研究，例如情绪状态与时间、行为之间的关系研究。
行业应用：可以为移动健康、智能设备等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化、健康管理等方面。
决策支持：支持用户行为分析、情绪状态监测等方面的决策制定，帮助优化产品设计和用户服务。
教育和培训：作为数据科学、行为分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情绪状态数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户情绪状态随时间的变化规律，以及情绪状态与其他变量之间的关联，从而实现对用户行为的深入理解。
