用户反馈数据集

raw_user.csv 文件包含某网站用户行为分析案例数据，可直接上传至虚拟机用于分析。

该数据集包含80,000条数据，分为5个维度，可用于大数据分析。

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。

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。

用户评分的三列结构：用户 ID、物品 ID、评分，简单但实用，尤其在做推荐系统的时候。评分区间是 0 到 5，结构清爽，上手快，适合用来练习协同过滤、聚类这种经典算法。用这个数据集，你可以快速搭建个性化推荐模型，比如用SVD预测用户喜欢的商品。想更进阶一点？可以丢到Hadoop或Spark环境里跑分布式，效率高，扩展性也不错。我比较常用它来测试模型效果，比如算个RMSE或MAE，评估推荐准确度也方便。而且用它来跑个时间序列，也能看出用户兴趣的波动，比如节假日、促销期有没有影响评分。数据预时，记得先清洗空值和异常值，评分太离谱的是误点或恶意操作。评分标准化也蛮重要，不然模型训练效果会受影响。如果

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。