电商平台用户行为数据集E-commercePlatformUserBehaviorDataset-yjack666
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据集，行为分析，推荐系统，点击流，用户画像，数据挖掘
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种操作，如浏览，加购，下单，支付等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的电商用户。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，行为类型（浏览，加购，下单，支付），时间戳等关键信息，以及商品类别，价格等商品属性。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析，推荐系统构建，用户画像构建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，用户购物习惯研究，个性化推荐算法研究等，如用户购买路径分析，商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台，零售商提供数据支持，特别是在商品推荐，用户体验优化，精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的商品推荐，用户行为分析和运营策略优化。
教育和培训：作为数据挖掘，机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
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，帮助用户实现个性化推荐，用户画像构建等目标，从而提升用户体验和平台销售额。
