用户邮件交互行为数据集UserEmailInteractionBehaviorDataset-abrahamanderson
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 邮件营销, 用户画像, 点击预测, 邮件打开率, 用户流失, 行为预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户与邮件系统交互行为的详细记录，用于深入分析用户对邮件的响应情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在特定时间范围内的邮件交互行为，具体时间范围未明确标注，但包含了多个时间戳相关的字段，如邮件发送时间、打开时间、点击时间等。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但包含了用户时区信息，可用于初步的用户地域分析。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括用户ID、邮件ID、邮件类别、邮件类型、发送时间、打开时间、点击时间、退订时间、最后上线时间、用户创建时间、用户时区、是否点击、竞赛登录次数、竞赛参与次数、论坛评论次数、IPN数量、是否打开、提交次数、是否退订等。
数据格式：CSV格式，文件名为training_dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户邮件交互行为的日志记录，已进行脱敏处理和匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、邮件营销效果评估、用户画像构建和点击预测等研究。
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、数据挖掘等领域的研究，如用户邮件打开行为分析、点击预测模型构建、用户流失预测等。
行业应用：可以为邮件营销平台、客户关系管理（CRM）系统提供数据支持，用于优化邮件发送策略、提升邮件打开率和点击率、改善用户体验。
决策支持：支持市场营销人员制定个性化营销方案、优化用户画像，提高营销活动的ROI。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和数据挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户邮件交互行为的规律，帮助用户实现邮件营销效果优化、用户行为预测等目标。
