用户浏览行为预测网站访问数据集UserBrowsingBehaviorPredictionWebsiteAccess-sokolovaleks
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 网站访问, 会话分析, 序列预测, 时间序列, 机器学习, 数据挖掘, 点击流数据
数据概述：
该数据集包含来自网站的用户浏览会话数据，记录了用户在特定时间段内的网站访问行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年，具体时间段未在数据中明确标出，但提供了日期和时间戳。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推断为全球范围内的网站访问行为。
数据维度：数据集包括用户会话ID（session_id），以及用户访问的网站ID（site）和对应的时间戳（time）。train_sessions.csv文件包含目标变量（target），用于指示用户是否访问了特定网站。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包括train_sessions.csv、test_sessions.csv、sample_submission.csv和site_dic.pkl文件。其中，.pkl文件用于存储网站ID与名称的映射关系，方便数据分析。
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：适用于用户行为分析、会话分析、序列预测等研究，例如用户访问模式挖掘、用户兴趣预测等。
行业应用：可以为网站运营、广告推荐、个性化推荐等行业提供数据支持，尤其在用户行为分析、用户画像构建、个性化内容推荐等方面具备实用性。
决策支持：支持网站优化、用户体验提升、市场营销策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，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浏览行为的规律与趋势，帮助用户实现用户行为预测、个性化推荐、网站流量优化等目标。
