电商公司用户行为数据集E-commerceCompanyUserBehaviorDataset-gayatribhujade
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据集，点击流，推荐系统，行为分析，数据挖掘，机器学习
数据概述： 该数据集包含一家电商公司用户在平台上的行为数据，记录了用户在浏览，购买，收藏等方面的详细交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年11月到2018年1月。
地理范围：数据覆盖范围为全球用户，但主要集中在特定国家和地区。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，类别ID，行为类型（浏览，加购，购买，收藏），时间戳等关键信息。此外，还可能包含用户画像，商品属性等附加数据。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商公司内部日志，已进行脱敏和清洗处理。
该数据集适合用于用户行为分析，推荐系统构建，市场营销策略制定等领域的研究与应用。
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，用户画像构建，商品关联分析等研究，如用户购买路径分析，热门商品推荐等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营策略优化，如改进商品推荐算法，提升用户转化率等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为规律，帮助用户实现精准营销，个性化推荐等目标，提升用户体验和平台效益。
