用户行为评分数据集UserBehaviorScores-kakite
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 评分数据, 用户画像, 社交媒体, 互动分析, 数据建模, 用户参与度, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在社交媒体平台上的行为评分数据，记录了用户在不同时间段内的互动和参与度指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据字段的命名方式推测可能与特定时间点有关。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测为全球范围内的用户行为数据。
数据维度：数据集包含多个用户行为相关指标，具体字段包括：Und, AFG+CC, AFG+CC_scaled, SNOL, SNOL_scaled, SP, SP_scaled, base_engagement_11050, base_engagement_11050_scaled。
数据格式：CSV格式，文件名为User Scores.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建和用户参与度预测等研究。
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：适用于社交媒体用户行为分析、用户画像构建、用户参与度预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容推荐系统等提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、用户增长等方面。
决策支持：支持社交媒体平台制定用户运营策略、优化内容推荐算法，提升用户粘性和活跃度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和数据建模。
此数据集特别适合用于探索用户行为与各种指标之间的关系，帮助用户实现提升用户参与度、优化推荐算法等目标。
