电商用户消费行为分析数据集E-commerceCustomerBehaviorAnalysis-ehabmo
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 消费分析, 客户画像, 机器学习, 市场营销, 用户画像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户消费行为数据，记录了用户在电商平台上的相关行为信息，用于用户行为分析、用户画像构建和市场营销策略制定。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，理论上可适用于全球电商用户行为分析。
数据维度：数据集包括“Email”（用户邮箱）、“Address”（用户地址）、“Avatar”（用户头像颜色）、“Avg. Session Length”（平均会话时长）、“Time on App”（App端使用时长）、“Time on Website”（网站端使用时长）、“Length of Membership”（会员时长）、“Yearly Amount Spent”（年度消费金额）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Ecommerce Customers.csv，方便进行数据处理和分析。
数据来源：数据来源于电商平台用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户价值评估、市场营销策略制定等。
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：适用于用户行为分析、客户细分、消费习惯研究等领域的研究，如用户生命周期价值（CLTV）分析、用户流失预测等。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、用户体验优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持电商平台在市场推广、产品定价、用户服务等方面的决策制定，帮助企业提升运营效率和用户满意度。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、电子商务等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户消费行为与平台使用情况之间的关系，帮助用户实现用户细分、个性化推荐、精准营销等目标。
