用户行为预测交互式面板数据UserBehaviorPredictionInteractivePanelData-helenahelena2021
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 交互式面板, 时间序列分析, 数据可视化, 机器学习, 行为分析, 评估指标
数据概述：
该数据集包含用户在交互式面板中的行为数据，记录了用户在不同时间段内的交互情况，以及相应的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从文件命名推测，数据可能按日期（如18_09, 20_09）进行组织，反映了用户行为随时间的变化。
地理范围：数据未指明具体的地理范围，但可用于分析用户行为模式，并进行区域性差异研究。
数据维度：数据集包含多组数据，每组数据可能包含以下字段：
Und: 行为类别或标识符；
true_Br, true_Fr, true_In, true_Ru, true_Us: 可能是指不同用户群体的行为数据，或者不同行为的真实值。
PRED_norm: 预测值，用于评估模型的预测性能。
Y_TRUE_norm: 真实值，用于与预测值进行对比。
数据格式：CSV格式，数据分为多个文件，文件命名清晰，便于数据分析。
来源信息：数据来源于用户在交互式面板中的行为记录和预测结果。
该数据集适合用于用户行为分析、预测模型构建和评估，以及数据可视化等领域。
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、预测模型构建和评估等方面的学术研究，如用户行为模式识别、预测模型性能评估等。
行业应用：可以为用户界面设计、产品推荐、广告投放等行业提供数据支持，尤其在提升用户体验和个性化服务方面。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员等进行决策，如优化产品设计、调整市场推广策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户行为规律，评估预测模型的性能，并为用户提供更个性化的服务。
