电商用户行为分析数据集E-commerceUserBehaviorAnalysis-fengpichen
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商数据, 点击流, 购买行为, 推荐系统, 数据挖掘, 行为分析, 用户画像
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浏览、点击、收藏、加购和购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可用于静态用户行为分析。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确具体地域，但可推测为全球电商用户行为数据。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、类别ID、行为类型（浏览、点击、收藏、加购、购买）、时间戳等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为UserBehavior_2.csv，便于数据导入与分析。
来源信息：数据来源于公开的电商用户行为数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建、推荐系统开发等。
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、个性化推荐算法研究、用户购买意向预测等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在提升用户体验、优化商品推荐、改进营销策略等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如改进商品展示、优化促销活动、提升用户转化率等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析。
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、增加销售额等目标。
