用户评分数据缺失值补全数据集UserRatingDataImputation-stephaniepreyes
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 评分预测, 数据补全, 缺失值处理, 推荐系统, 机器学习, 数据清洗, 统计分析
数据概述：
该数据集包含用户对项目的评分数据，旨在用于缺失值补全的实验和模型训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态用户评分数据。
地理范围：数据未明确地理范围，通用性强，可用于多种场景。
数据维度：包括id（唯一标识符），UserId（用户ID），vote_average（投票平均值），rating（评分）。
数据格式：CSV格式，文件名为SHYJS_to_imputecsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户评分行为记录，已进行初步结构化处理。
该数据集适合用于缺失值补全、评分预测以及推荐系统等相关领域的研究。
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：适用于数据科学与机器学习领域的学术研究，如缺失值处理方法比较、评分预测模型构建等。
行业应用：可以为推荐系统、用户行为分析等领域提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持产品优化、用户体验提升等方面的决策制定，通过更准确的评分预测，提升用户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解缺失值处理、模型构建等知识。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为的规律，评估不同缺失值补全算法的性能，并提升推荐系统的准确性。
