用户行为预测回归分析数据集UserBehaviorPredictionRegressionAnalysisDataset-yashdeepsinghdahiya
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 回归分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 行为分析, 用户画像, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于用户行为预测的结构化数据，记录了用户在特定场景下的行为特征和结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的用户行为数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于通用的用户行为分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如“sub_ind”（用户个体标识）、“channel.num”（用户行为渠道）、“aEP”、“aIP”、“aPE”、“aPI”（用户行为相关的数值特征）、“input”（用户输入信息）、“v_es”、“v_ii”、“v_pyr”（用户行为相关的数值特征），以及“consc_lev”（用户行为结果或标签）。另外，还包含一个用于提交预测结果的“RowIndex”和“Prediction”列。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括Regression_new.csv、Regression_test.csv、Regression_train.csv和sample_solution_file.csv四个文件，便于数据处理和模型构建。数据已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于用户行为预测、回归分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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、行为预测、用户画像构建等研究，例如，评估不同行为特征对用户结果的影响。
行业应用：可用于用户行为预测、用户流失预测、个性化推荐等应用，例如，预测用户是否会采取特定行为。
决策支持：支持产品设计、用户体验优化、市场营销策略制定等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实践素材，帮助学生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行为的规律，构建预测模型，并根据预测结果优化决策。
