用户行为预测行动数据集UserBehaviorPredictionActionDataset-riyanpebriansyah
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 行为预测, 时序数据, 机器学习, 数据分析, 动作识别, 用户画像, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自【未知来源】的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的行动序列。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但每个ts_id代表一个时间点，反映了用户行为随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置，为通用用户行为数据。
数据维度：数据集包含两个主要字段：ts_id（时间戳ID）和action（用户在该时间点的行为）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于时序数据分析和建模。
来源信息：数据来源于【未知来源】，但提供了用户行为的结构化记录。
该数据集适合用于用户行为分析、行为预测和用户画像等领域。
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：适用于用户行为模式分析、时序数据分析、行为预测模型的研究。
行业应用：可以为推荐系统、个性化广告、用户行为分析平台提供数据支持，特别是在预测用户下一步行为方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品设计，提升用户体验和转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解时序数据分析和用户行为建模。
此数据集特别适合用于探索用户行为的规律与趋势，预测用户未来的行动，从而提升产品和服务的智能化水平。
