电商平台用户购买行为数据集E-commercePlatformUserPurchaseBehavior-madhusalimath

数据来源：互联网公开数据

标签：电商, 用户行为, 购买行为, 推荐系统, 市场分析, 时间序列, 数据挖掘, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自电商平台的用户购买行为数据，记录了用户在平台上的商品浏览、购买等交互行为。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月。地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为电商平台的用户行为数据，可能涵盖多个国家或地区。数据维度：数据集包括商品ID、事件时间、事件类型（如购买purchase）、商品ID、品牌、价格、用户ID、用户会话、目标（是否购买）、商品类别（cat_0, cat_1, cat_2）、时间戳、小时、分钟、星期几、日、月、年等多个维度。数据格式：CSV格式，文件名为purchase3.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场趋势分析等。

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：适用于电商用户行为分析、个性化推荐算法研究、用户购买路径分析等研究方向。行业应用：可以为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在优化商品推荐、提升用户转化率、制定营销策略等方面。决策支持：支持电商平台的决策制定，如商品定价策略、促销活动优化、用户画像构建等。教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、电商分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。此数据集特别适合用于探索用户购买行为的规律与趋势，帮助用户实现优化推荐系统、提升销售额等目标。