电商用户行为分析数据集Tab-CNNE-CommerceUserBehaviorAnalysisDataset-ajaykumar7778

数据来源：互联网公开数据

标签：电商，用户行为，数据集，数据分析，机器学习，推荐系统，商业智能，用户研究

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从2018年到2020年。地理范围：数据涵盖了多个电商平台的用户，具体包括不同地区和城市的消费者。数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，行为类型（浏览，点击，购买），行为时间，用户属性（年龄，性别，地域），商品属性（类别，品牌，价格）等信息。数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于电商平台的公开数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于电商平台的用户行为分析，推荐系统，商业智能等领域的研究和应用，特别是在用户画像构建，商品推荐和市场趋势分析等方面具有重要应用价值。

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，市场趋势预测等研究，如用户偏好分析，购买行为预测等。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，用户分群和市场策略制定方面。决策支持：支持电商平台的用户行为洞察和策略优化，帮助商家提升用户体验和销售转化率。教育和培训：作为电商，数据分析和机器学习课程的辅助材料，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电商用户行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建，优化推荐算法，提高电商平台的销售效率和用户满意度。