智能手表购买数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手表,购买预测,用户行为,机器学习,市场营销
数据概述：
本数据集包含100,000条训练数据和10,000条测试数据，每条数据代表一个用户，标注了他们是否可能购买智能手表。数据集分为两个版本：版本1和版本2。版本1包含用户的年龄、收入、性别、婚姻状况、一天中的小时数以及是否为周末等特征；版本2在此基础上增加了教育水平、职业、家庭规模、健身兴趣以及是否曾拥有智能手表等特征。标签表示用户是否可能购买智能手表，基于一些任意设定的条件生成。
数据用途概述：
该数据集可用于训练和评估机器学习模型，以预测用户购买智能手表的可能性。企业和组织可以利用此数据集了解客户行为，制定更加有效的营销策略。
举例：
版本1的数据文件包括trainingDataV1.csv和testDataV1.csv，版本2的数据文件包括trainingDataV2.csv和testDataV2.csv。版本1的特征包括用户的年龄（18-70岁）、收入（25,000至200,000）、性别（男/女）、婚姻状况（单身/已婚/离婚）、一天中的小时数（0-23）以及是否为周末等。版本2在此基础上增加了教育水平（高中/副学士/学士/硕士/博士）、职业（技术工人/经理/高管/销售人员/客服/创意/体力劳动/医疗保健/教育/政府/失业/学生）、家庭规模（1-5人）、健身兴趣（是/否）、以及是否曾拥有智能手表（是/否）等特征。标签表示用户是否可能购买智能手表，基于一些任意设定的条件生成。例如，如果用户是离婚状态且随机生成的数字小于0.4，则标签为“no”，假设40%的离婚者不倾向于购买智能手表；如果是在周末且随机生成的数字小于1.3，则标签为“yes”，假设周末的购买概率比工作日高30%；如果男性用户年龄小于30岁且收入超过75,000，则标签为“yes”；如果女性用户年龄大于或等于30岁且收入超过100,000，则标签为“yes”；其他情况下，标签为“no”。
