用户行为聚合特征数据集UserBehaviorAggregatedFeaturesDataset-lucian18
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 数据聚合, 用户画像, 行为特征, 数据统计, 机器学习, 用户建模, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户在特定平台上的聚合行为特征数据，记录了用户的平均发布时长、平均发布次数以及用户发布商品数量等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可以推断为一段时间内对用户行为的统计。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自任意地区的平台用户。
数据维度：包括以下字段：
user_id：用户唯一标识符。
avg_days_up_user：用户平均发布时长（天）。
avg_times_up_user：用户平均发布次数。
n_user_items：用户发布的商品数量。
数据格式：CSV格式，文件名为aggregated_features.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但数据经过聚合，已转换为可直接用于分析的特征。
该数据集适用于用户行为分析、用户画像构建、推荐系统等相关领域。
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、用户分群、用户生命周期价值评估等研究。
行业应用：可用于电商平台、社交媒体平台等，进行用户行为分析、个性化推荐、用户流失预警等。
决策支持：支持平台进行用户运营策略优化、产品改进、广告投放策略制定等。
教育和培训：作为数据分析、用户行为分析、机器学习等课程的实训数据集。
此数据集特别适合用于探索用户行为与用户活跃度、用户价值之间的关系，帮助用户进行用户画像构建、提升个性化推荐效果。
