用户行为预测数据集UserBehaviorPredictionDataset-matiasmiranda

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 行为预测, 页面浏览, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 网站分析, 特征工程

数据概述：该数据集包含来自网站的用户行为数据，记录了用户在网站上的页面浏览记录以及相关特征，旨在用于用户行为预测和分析。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内用户行为的快照。地理范围：数据未标明地理范围，推测为网站的用户群体。数据维度：数据集包含用户ID（USER_ID）以及大量页面浏览特征（PAGE_XXX），以及内容类别（CONTENT_CATEGORY_XXX）和站点ID（SITE_ID_X）等，这些特征均经过匿名处理。数据集中页面浏览特征通过PAGE_%_PAGE_XXX的形式体现，可能代表页面之间的浏览路径或关联关系。数据格式：CSV格式，包括X_train.csv和X_test.csv两个文件，分别用于训练和测试。数据已进行匿名化处理，特征名称经过编码。该数据集适合用于用户行为预测、页面浏览分析、用户画像构建和个性化推荐等应用。

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、数据挖掘、机器学习等相关领域的学术研究，例如用户行为模式识别、浏览路径分析、用户兴趣建模等。行业应用：为网站分析、电商平台、内容推荐系统等提供数据支持，特别是在用户行为预测、个性化内容推荐、用户体验优化等方面。决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化网站结构、改进内容推荐策略，提升用户粘性和转化率。教育和培训：作为数据科学、机器学习、用户行为分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析方法。此数据集特别适合用于探索用户浏览行为与页面特征之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化网站设计、提升用户体验。