用户消费行为预测数据集UserConsumptionBehaviorPrediction-mikuralu
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 消费预测, 机器学习, 交易数据, 用户画像, 数据挖掘, 风险评估, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户消费行为数据，记录了用户与商户之间的交互信息，并提供了用于预测用户未来消费行为的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于分析用户消费习惯与商户分布之间的关系。
数据维度：数据集包含用户ID（user_id）、商户ID（merchant_id）、消费标签（label，在train_part.csv中），以及一系列匿名特征（X1_1至X66），这些特征可能涵盖用户属性、商户属性、历史消费记录等。test_part.csv中包含prob字段，用于预测。
数据格式：CSV格式，包含train_part.csv和test_part.csv两个文件，便于数据分析和建模。train_part.csv包含用户历史消费记录和标签，test_part.csv包含用于预测的数据和预测概率。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，特征经过数值化处理。
该数据集适合用于用户消费行为分析、预测建模以及相关领域的算法研究。
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：适用于用户行为分析、消费模式研究等领域，如用户购买意愿预测、用户细分等。
行业应用：为电商平台、金融机构等提供数据支持，可用于个性化推荐、风险评估、精准营销等。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略、优化产品推荐、提升用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户消费行为与特征之间的关系，建立预测模型，从而实现对用户未来消费行为的精准预测，优化资源配置和提升商业价值。
