用户邮件打开预测数据集UserEmailOpenPredictionDataset-a127075799
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 邮件营销, 行为预测, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件营销活动的数据，记录了用户的行为特征和邮件打开情况，用于预测用户是否会打开邮件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了“grass_date”字段，可用于分析邮件发送时间与用户行为之间的关系。
地理范围：数据包含国家代码“country_code”，表明数据涉及不同国家的用户。
数据维度：数据集主要包括四个CSV文件：
sample_submission_0_1.csv：提交文件，包含row_id和open_flag（邮件打开预测结果）。
users.csv：用户基本信息，包括user_id、attr_1、attr_2、attr_3、age和domain等用户属性。
test.csv：测试集数据，包含用户行为特征和邮件相关信息，用于预测。
train.csv：训练集数据，包含用户行为特征、邮件相关信息和open_flag（邮件打开标签）。
数据格式：CSV格式，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电子邮件营销活动，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、邮件打开预测和市场营销策略优化。
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、市场营销领域的学术研究，如用户画像构建、邮件打开行为影响因素分析等。
行业应用：为市场营销、电子邮件营销行业提供数据支持，例如提升邮件打开率、优化邮件发送策略、个性化内容推荐等。
决策支持：支持营销人员进行邮件营销活动的策略制定，提升营销效率和投资回报率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和市场营销课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和预测模型。
此数据集特别适合用于构建邮件打开预测模型，优化邮件营销效果，并深入了解用户行为模式，从而实现精准营销。
