标题：基于用户行为的多维度特征数据集
数据内容：
该数据集包含多种用户行为特征数据，具体包括10种不同的分类标签（label）和28x28个特征字段（从1x1到28x28）。这些特征字段代表了用户行为的多维度特征，如用户点击、浏览、购买等行为的统计信息。每个特征字段的取值范围从1种到256种不同值，反映了不同特征的复杂性和多样性。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于多个行业的用户行为分析和预测任务，具体包括：
1. 电子商务：用于用户购买行为预测、推荐系统优化等。
2. 金融行业：用于用户信用评估、欺诈检测等。
3. 广告行业：用于用户点击行为建模、广告效果优化等。
4. 游戏行业：用于用户游戏行为分析、用户留存预测等。
标签：用户行为, 多维度特征, 用户分类, 行为分析, 数据挖掘，
行业分类：
1. 电子商务：支持用户画像构建和个性化推荐。
2. 金融行业：可用于风险评估和信用评分模型。
3. 广告行业：支持精准广告投放和用户点击率预测。
4. 游戏行业：可用于用户流失预测和游戏内行为分析。
