自制特征数据-用户行为分析数据集-coenbuitink
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，特征工程，数据集，数据分析，机器学习，用户画像，行为预测，个性化推荐
数据概述：
该数据集包含用户在特定平台上的行为数据，并结合了自制特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间跨度取决于原始数据和特征工程的实现。
地理范围：数据主要覆盖用户所在的地区，具体地域范围取决于原始数据。
数据维度：数据集包括用户ID，行为类型（如浏览，点击，购买等），行为发生时间，页面ID，商品ID，以及基于原始数据构建的自制特征，例如用户活跃度，商品受欢迎程度，用户偏好等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于用户在特定平台上的行为记录，并经过数据清洗，特征工程和标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析，用户画像构建，个性化推荐，用户行为预测等领域的研究和应用，特别是在特征工程和机器学习模型构建方面具有重要价值。
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，用户画像构建，特征工程方法研究等学术研究，如用户行为模式分析，用户细分等。
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，特别是在个性化推荐，用户体验优化等方面。
决策支持：支持产品设计，市场营销等决策，帮助企业更好地了解用户需求和行为。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索用户行为规律，帮助用户实现用户画像构建，行为预测，个性化推荐等目标，为企业提供数据驱动的决策支持，提升用户体验和商业价值。
