电商平台用户购物行为分析数据集E-commerceUserPurchaseBehaviorAnalysis-juanmpanozzoz
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 购物行为, 用户分析, 销售数据, 市场营销, 消费分析, 行为预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的交易数据，记录了用户在平台上的购物行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年11月到2024年2月。
地理范围：数据覆盖多个印度城市，如Ahmedabad、Bangalore、Delhi等。
数据维度：数据集包括用户ID（CID）、交易ID（TID）、性别（Gender）、年龄组（Age Group）、购买日期（Purchase Date）、商品类别（Product Category）、是否使用折扣（Discount Availed）、折扣名称（Discount Name）、折扣金额（Discount Amount (INR)）、总金额（Gross Amount）、净金额（Net Amount）、支付方式（Purchase Method）和地点（Location）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ecommerce.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于电商平台，已进行匿名化处理，并保留了关键的用户行为和交易信息。
该数据集适合用于电商用户行为分析、销售数据分析、市场营销策略制定等研究。
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：适用于消费者行为研究、市场细分、销售预测等领域的学术研究。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，特别是在用户画像构建、个性化推荐、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持电商平台的销售策略制定、库存管理、市场推广活动的优化。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商领域的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为的规律与趋势，帮助用户实现优化营销策略、提升销售额和用户满意度的目标。
