"英文标题：Global Household Services Platform User Behavior Training Dataset
数据集概述
面向家庭服务领域数字化平台的用户行为预测模型训练需求，涵盖用户在平台的全流程行为数据。数据覆盖家庭服务平台的核心用户群体与服务场景，横跨多个用户生命周期阶段，包含用户基本属性、服务交互、行为轨迹等多维度信息。颗粒度精确到用户个体、行为时点层级，支持从用户需求识别到服务转化的全链路预测建模。数据结构遵循机器学习训练数据集的规范格式，字段定义清晰，可直接用于模型特征工程与训练验证。该数据集是家庭服务平台优化用户体验、提升服务匹配效率的基础资源，可支撑需求预测、留存分析、服务推荐等核心业务模型的构建，帮助平台实现精细化运营与决策。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
user_demographic_feat：用户人口统计学特征，包括年龄、家庭结构、消费能力评级等，无统一单位，为分类或数值型描述用户基本属性的特征service_interaction_feat：服务交互特征，单位次/分钟，指用户在平台上浏览服务、咨询客服、提交订单等交互行为的频次与时长behavior_sequence_feat：行为序列特征，无单位，指用户在平台上的行为路径、操作先后顺序等时序化行为轨迹数据user_conversion_label：用户转化标签，取值0或1，指用户在特定时间窗口内是否完成服务订单转化的二分类目标变量
适用场景
- 家庭服务数字化平台开发用户需求预测模型，提前预判用户服务需求
- 平台运营团队构建用户留存分析模型，识别高流失风险用户并制定干预策略
- 数据科学团队开发个性化服务推荐模型，提升用户服务匹配效率
- 平台产品部门基于用户行为数据优化平台功能与交互流程"
