用户行为预测数据集UserBehaviorPrediction-minhngfefe
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 类别特征, 数值特征, 风险评估
数据概述：
该数据集包含用户行为相关的结构化数据，用于构建用户行为预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般用户行为分析场景。
数据维度：数据集包括多个特征，涵盖类别型和数值型两种数据类型。具体特征包括：cat1, num7, num1, num2, num8, cat2, cat3, cat4, cat5, num3, num4, cat6, cat7, cat8, num9, num10, num5, num6, num11, num12。
数据格式：CSV格式，文件名为X_public_test.csv，X_train.csv，y_train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，适合用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于用户行为分析、风险评估、以及预测模型构建等领域。
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、以及个性化推荐等研究。
行业应用：为金融风控、电商用户画像、以及广告推荐等行业提供数据支持。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品设计、提升用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解用户行为预测模型的构建过程。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，构建预测模型，并实现风险控制或个性化推荐等目标。
