用户行为预测数据集UserBehaviorPredictionDataset-caiquefcoelho
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 行为预测, 数据分析, 机器学习, 用户画像, 推荐系统, 目标变量, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户在特定平台上的行为轨迹与对应的目标变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间范围，可视为静态快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的用户行为记录。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“target”（目标变量，数值型，代表用户行为的某种量化指标）和“id”（用户唯一标识符）。
数据格式：CSV格式，文件名为complete_history2.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源未明确，但提供了用户行为的相关数据，适用于用户行为分析与预测建模。
该数据集适合用于用户行为分析、预测建模、以及构建推荐系统。
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、机器学习模型构建等领域的研究，例如用户流失预测、用户画像构建等。
行业应用：可以为电商、社交媒体、内容平台等行业提供数据支持，尤其是在用户行为分析、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品设计与用户体验，提升用户留存率和转化率。
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与建模。
此数据集特别适合用于探索用户行为与目标变量之间的关系，构建预测模型，实现用户行为的精准预测与个性化推荐。
