用户行为异常检测数据集UserBehaviorAnomalyDetectionDataset-furqanrustam118
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 行为分析, 模式识别, 风险评估, 特征工程
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户在特定系统或环境中的活动信息，用于识别异常行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用用户行为分析场景。
数据维度：数据集包含多个数值特征，包括但不限于：特征0至特征19，以及一个目标变量“target”，用于标识用户行为是“Normal”（正常）或“Abnormal”（异常）。
数据格式：CSV格式，文件名为MEnDataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的特征提取和标注。
该数据集适合用于用户行为分析、异常检测和风险评估等领域。
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、异常检测、模式识别等方面的学术研究，如异常行为的检测算法、用户画像构建等。
行业应用：可应用于金融风控、网络安全、欺诈检测等行业，用于识别潜在的风险行为。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化用户体验，提升产品安全性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解异常检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为的模式和异常，帮助用户构建有效的异常检测模型，提高风险识别能力。
