音乐平台用户行为日志数据集MusicPlatformUserBehaviorLog-veronicajiaqihu
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 音乐推荐, 播放历史, 会话分析, 用户画像, 机器学习, 音乐平台, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的用户行为日志数据，记录了用户在平台上的音乐播放、交互等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录于2018年9月18日。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的音乐平台用户行为。
数据维度：包括session_id（会话ID）、session_position（会话内歌曲播放位置）、session_length（会话长度）、track_id_clean（歌曲ID）、skip_1/2/3（歌曲被跳过标志）、not_skipped（未被跳过标志）、context_switch（情境切换）、no_pause_before_play/short_pause_before_play/long_pause_before_play（播放前暂停时长）、hist_user_behavior_n_seekfwd/back（用户seek行为）、hist_user_behavior_is_shuffle（是否随机播放）、hour_of_day（播放时间）、date（日期）、premium（是否为付费用户）、context_type（播放情境）、hist_user_behavior_reason_start/end（播放开始/结束原因）等。
数据格式：CSV格式，文件名为log_0_20180918_000000000000.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于用户在音乐平台上的行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建、用户画像分析等研究。
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：适用于音乐推荐算法研究、用户行为模式分析、音乐偏好预测等学术研究。
行业应用：可以为音乐平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持音乐平台的运营决策，如歌曲推荐策略调整、用户留存率提升、付费用户转化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户音乐播放行为的规律，构建个性化推荐模型，提升用户体验。
