用户参与度与兴趣水平预测数据集-点击-未点击实验-多阶段测试-micheldc55
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 参与度, 兴趣预测, 点击行为, 实验数据, 数据分析, 机器学习, 行为科学
数据概述：
本数据集记录了不同测试对象在多阶段点击/未点击实验中的反应情况。实验旨在评估用户对不同刺激的兴趣程度，并通过用户参与度指标和对点击行为的厌恶程度来预测用户的反应。每个测试对象在多个阶段都面临点击或未点击的选项，并记录其对不同刺激的反应，反应结果分为三种：“ND”（未检测到）、“MD”（中等检测到）和“SD”（显著检测到），分别代表用户对刺激的兴趣程度。数据集中包含用户的一般参与度指标和对点击的厌恶值，这些指标用于辅助预测用户在不同阶段的反应。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，主要用于研究用户行为、预测用户兴趣水平以及评估用户对不同刺激的反应。研究人员可以利用该数据训练机器学习模型，预测用户在特定条件下的反应，并分析用户参与度和点击厌恶值对兴趣水平的影响。此外，该数据集也适用于用户体验优化、个性化推荐系统以及广告效果评估等领域。通过分析用户的反应模式，可以更好地理解用户行为，从而改进产品设计、提升用户参与度和优化营销策略。
