用户预测

用户购买意向预测用的商铺数据集，数据结构清晰，用起来挺顺手的。网上有人放出来过，但要积分，太麻烦了，我这边直接放出来，想用就拿走，别客气。 jdata 的商铺表数据，配合用户行为数据能做不少有意思的事情。比如预测用户在某类店铺的购买概率，或者训练一个推荐模型用XGBoost试试看，效果还不错。 文件名是jdata_shop.csv，格式比较规整，字段不多，字段之间的关联性挺清晰。基本上你拿来喂模型就行，省去了不少清洗麻烦。 资源链接在这：百度网盘，提取码：23ty。我就是看不惯那些乱要积分的，咱就公开点。 如果你在做用户行为、CTR 预估、推荐系统这些项目，可以直接上手。不用太复杂的模型，跑个

天猫的用户重复购买预测项目，数据量不小，维度也挺多，适合想深入用户行为建模的你玩一把。原始数据来自双十一和之前 6 个月的用户日志，要干的事也清楚——预测未来 6 个月的复购情况。 用户行为的数据挺全面，像点击、加购、收藏、成交这些全都有。你可以先做特征工程，从用户和商家之间的交互里挖点有用的信息出来，比如活跃天数、访问频率啥的，还能加个时间窗口看看周期性。 训练模型方面用的也是比较主流的分类模型，像逻辑回归、随机森林、XGBoost这些都可以试一试，看哪个效果好。嗯，建议你也别太依赖默认参数，调参之后提升还挺。 整个流程下来，像是一个小型的推荐系统入门练手项目。数据预、特征提取、建模预测一套

本包含利用数据挖掘算法构建信贷用户逾期预测模型所需的Python代码、建模数据、预测数据以及字段解释。模型根据用户数据预测1000个贷款申请人是否逾期（0代表未逾期，1代表逾期）。

这份数据集专注于预测电信用户可能发生流失的情况。它包含了广泛的用户数据和相关变量，为分析和预测流失行为提供了重要资源。数据集的详细内容和结构使其成为研究和实践中不可或缺的工具。

随着移动网络的迅猛发展，用户面向的服务不断增加。在竞争激烈的市场中脱颖而出，提供高质量的服务至关重要。

阿里巴巴杯数据挖掘大赛：探索用户画像的奥秘 本次大赛聚焦于电子商务领域的用户画像预测，参赛者需要利用阿里巴巴提供的海量数据，构建模型预测用户的性别和年龄等关键信息。 用户画像在电商平台的个性化推荐、精准营销等方面扮演着至关重要的角色，精准的用户画像可以帮助平台提升用户体验，提高转化率。

挑战任务 本次比赛要求参赛者基于讯飞开放平台提供的移动设备用户数据，准确预测用户的年龄和性别。 数据集描述 数据集包含训练集和测试集，共涵盖超过2万个设备的用户数据。 每个设备由唯一的 device_id 标识，并包含设备信息、APP信息和事件信息。 目标字段包括： gender: 用户性别 age: 用户年龄 数据集中部分字段信息已脱敏处理，以保护用户隐私。 数据集构成 训练集：包含2万条设备数据，用于模型训练。 测试集：包含3千多条设备数据，用于模型评估。

基于Spark的回头客预测模型 利用历史消费数据，构建特征工程，使用Spark机器学习库训练模型，预测用户在双十一期间是否会再次购买。## ECharts数据可视化* 销售额趋势分析： 使用折线图展示双十一期间销售额变化趋势，分析促销活动效果。* 用户行为分析： 通过热力图、词云图等方式展示用户浏览、收藏、购买等行为特征。* 商品类别分析： 使用饼图、柱状图等展示不同商品类别的销售情况和用户关注度。

预测用户用不用某个移动服务，用决策树算法其实还挺合适的。Pew 研究中心的数据够真实，也够全，140 个变量看起来有点吓人，不过文中只挑了关键字段来做，省事多了。机器学习这块，用Decision Tree入门还蛮友好，逻辑清晰、结果也直观。你如果做数据或者想做用户行为预测，这篇研究思路可以参考下，尤其是变量筛选的部分。数据层面，教育程度成了最强预测因子，这点挺有意思；而种族的影响最小，这和多人直觉刚好相反。你做推荐系统、行为建模之类的，也可以留意下这种变量影响的差异。推荐顺带看看几个资源，比如决策树算法：机器学习经典工具和Java 实现的 ID3 决策树及其预测功能，有代码、有，结合着论文读效

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。