本数据集采集自「一见AI智能工作台」平台的用户交互行为日志，记录了用户在平台中的页面浏览、元素点击、焦点切换、内容输入等交互事件。数据涵盖仪表盘（dashboard）、设计器（designer）、AI视觉（ai-vision）三类交互界面，包含事件类型、目标元素、停留时长、点击次数、输入字符数等多维度行为指标，可用于用户行为分析、产品体验优化、智能推荐等场景。

本数据集记录AI智能工作台用户交互行为。一、原始数据。16项原始埋点字段：id、租户/用户/会话标识、页面路径、事件类型、目标、进入时间、停留、点击次数、输入、交互摘要、创建时间。二、清洗与初步处理。剔除空值重复；路径按"/"切分计页面深度；统一时间格式，形成标准事件表。三、实质性加工。基于行为分析模型生成16项衍生指标：页面深度、输入效率（输入/停留）、操作烈度、是否关键节点；行为热度指数（点击与输入加权）、用户行为等级（A/B）及评分；转化压力值、压力逆分、流失风险等级（按转化压力分级）；会话步骤序号与占比；操作流畅度及分；综合表现评分（0.4×行为等级评分+0.25×压力逆分+0.35×流畅度分）；综合评分建议。四、创新性数据及所在列。上述16项位于第17–32列：页面深度、输入效率、操作烈度、是否关键节点、行为热度指数、基于行为热度的用户行为等级、行为等级评分、转化压力值、操作流畅度、流畅度分、会话步骤序号、会话步骤占比、流失风险等级、压力逆分、综合表现评分、综合评分建议。系原始埋点经算法模型加工产生、具创新价值的衍生数据。

数据集可应用于服装电商、平台运营、AI工具优化、供应链管理及数据分析服务等行业。有助于企业精准诊断产品体验瓶颈、识别高价值用户及预警流失风险，并为用户分层运营、个性化推荐及AI模型训练提供决策支持。包括但不限于1. 用户行为分析，分析用户操作路径、功能使用频率、页面停留时长。2. 产品体验评估，结合点击率、聚焦时长、输入行为评估易用性。3. 智能推荐优化，基于用户行为模式优化功能推荐和界面布局。4. 异常行为检测，识别异常操作模式，辅助安全监控。

id tenant_id user_id session_id surface_type workspace_key page_path event_type target_type target_label entered_at dwell_ms click_count input_chars interaction_summary create_time 页面深度 输入效率 操作烈度 是否关键节点 行为热度指数 基于行为热度的用户行为等级 行为等级评分 转化压力值 操作流畅度 流畅度分 会话步骤序号 会话步骤占比 流失风险等级 压力逆分 综合表现评分 综合评分建议 237188 087ae63300dc4e579742541b0229c2e3 2064310010282119169 mqncrzx8dn99jn dashboard /dashboard/product-list focus custom 首次使用引导先看完整操作说明，再开始创建 2026/6/21 13:35:35.048 0 0 0 聚焦到首次使用引导先看完整操作说明，再开始创建 2026/6/21 13:35 附件下载

id tenant_id user_id session_id surface_type workspace_key page_path event_type target_type target_label entered_at dwell_ms click_count input_chars interaction_summary create_time 页面深度 输入效率 操作烈度 是否关键节点 行为热度指数 基于行为热度的用户行为等级 行为等级评分 转化压力值 操作流畅度 流畅度分 会话步骤序号 会话步骤占比 流失风险等级 压力逆分 综合表现评分 综合评分建议（因字数限制详见数据结构说明）