电商平台用户行为数据分析数据集E-commercePlatformUserBehaviorAnalysisData-affanattari
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 行为预测, 用户画像, 数据挖掘, 推荐系统, 点击流, 购物篮分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的各类交互行为，包括点击、购买、加入购物车等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内用户行为的集合。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体国家或地区，具有普适性。
数据维度：数据集包含用户ID、商品ID、行为类型（如点击、加入购物车、购买等）、时间戳等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为 part-00000-248967ac-0c8e-46ca-9300-221aea862c4a-c000.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、个性化推荐等领域的研究和应用。
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、推荐算法、用户画像构建等方面的学术研究，如用户购物行为模式分析、购买意愿预测等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品推荐策略优化、促销活动效果评估等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解用户行为数据分析的流程和方法。
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，帮助用户实现提升用户粘性、优化推荐效果等目标。
