电商应用用户行为数据集E-commerceAppUserBehaviorDataset-vasubhargava
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，用户分析，推荐系统，数据挖掘，行为预测
数据概述： 该数据集包含来自电商应用的用户行为数据，记录了用户在应用内的浏览，点击，购买等行为。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：数据主要来源于特定电商平台的用户，覆盖范围广泛。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，行为类型（点击，加购，购买等），时间戳，商品类别，店铺信息等。
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：数据来源于电商平台的用户行为日志，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，销售预测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，个性化推荐算法研究，用户生命周期分析等，如用户购买路径分析，商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在精准营销，商品推荐，用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台制定个性化推荐策略，提升转化率和用户留存率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和电商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和推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索用户在电商应用中的行为模式和购买偏好，帮助用户实现精准推荐，提升用户体验和优化营销策略。
