Yelp用户画像分析数据集_Yelp_User_Profile_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 社交网络, 用户画像, 评论数据, 数据挖掘, 用户分析, Yelp, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自Yelp平台的用户数据，记录了用户的基本信息、评论数量、社交关系、评价互动以及获得的赞赏等。主要特征如下：
时间跨度：数据包含了用户注册Yelp的起始时间，但未明确数据采集的截止时间，可以认为是一个相对静态的用户快照。
地理范围：数据来源于Yelp平台，但未明确标注用户的地理位置，推测覆盖全球范围。
数据维度：数据集包含多个用户属性，例如：user_id（用户唯一标识）、name（用户名）、review_count（评论数量）、yelping_since（注册时间）、friends（好友列表）、useful（有用评价数量）、funny（有趣评价数量）、cool（酷评价数量）、fans（粉丝数量）、elite（是否为精英用户）、average_stars（平均星级评分）、compliment_hot（热点赞赏数量）、compliment_more（更多赞赏数量）、compliment_profile（个人资料赞赏数量）、compliment_cute（可爱赞赏数量）、compliment_list（列表赞赏数量）、compliment_note（备注赞赏数量）、compliment_plain（普通赞赏数量）、compliment_cool（酷赞赏数量）、compliment_funny（有趣赞赏数量）、compliment_writer（撰稿人赞赏数量）、compliment_photos（照片赞赏数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为yelp_user.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Yelp平台公开的用户数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、社交网络分析、用户画像构建等研究。
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：适用于消费者行为、社交网络、推荐系统等领域的研究，例如用户活跃度分析、社交关系对评价的影响分析、用户兴趣偏好分析等。
行业应用：可以为餐饮、零售、服务等行业提供用户洞察，例如用户细分、个性化推荐、市场营销策略制定等。
决策支持：支持企业在用户体验优化、产品改进、市场推广等方面的决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的案例分析素材，帮助学生理解用户行为数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在Yelp平台上的行为模式、评价习惯以及社交互动，帮助用户实现用户画像的构建、用户行为预测、个性化推荐等目标。
