用户行为分析数据集UserBehaviorAnalysisDataset-mingyuxu
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 电商数据, 用户画像, 行为分析, 数据挖掘, 机器学习, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户对商品、类目的浏览、收藏、加购、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为电商平台的用户行为数据，具有普适性。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，分别从用户（u）、商品（i）、类别（c）以及用户-类别组合（uc）四个维度进行统计，包含用户ID、商品ID、商品类别、各类行为的统计计数等字段。
数据格式：CSV格式，包含data_train_u.csv、data_train_i.csv、data_train_c.csv、data_train_uc.csv、data_test_u.csv、data_test_i.csv、data_test_c.csv、data_test_uc.csv、data_eval_u.csv、data_eval_i.csv、data_eval_c.csv、data_eval_uc.csv等多个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商用户行为日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、个性化推荐、用户画像构建等研究和应用。
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、推荐算法研究、用户画像构建等学术研究，如用户行为序列建模、点击率预测等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员进行用户行为分析，优化产品设计和营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为规律，构建用户行为预测模型，提升个性化推荐的准确性，优化用户体验。
