电商用户行为及商品销售数据分析数据集E-commerceUserBehaviorandProductSalesData-prshch

数据来源：互联网公开数据

标签：电商, 用户行为分析, 商品销售, 市场营销, 购物篮分析, 零售数据, 行为预测, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自亚马逊（Amazon）和沃尔玛（Walmart）两大电商平台的交易数据，记录了用户在平台上的浏览、购买等行为，以及商品销售的相关信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2021年1月。地理范围：数据涵盖了用户在不同电商平台上的购物行为，主要集中在美国地区。数据维度：数据集包括用户行为数据和商品信息。主要字段包括用户标识（machine_id, site_session_id），商品类别和名称（prod_category_id, prod_name），销售数量和总价（prod_qty, prod_totprice），购物篮总额（basket_tot），交易时间（event_date, event_time），以及用户人口统计学信息，如受教育程度、居住区域、家庭规模、年龄、收入、是否有孩子、种族背景、网速、原产国、邮政编码等。数据格式：数据以CSV格式提供，分为amazon.csv和walmart.csv两个文件，方便数据分析和处理。数据来源：数据来源于电商平台的用户行为跟踪和商品销售记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于研究电商用户行为模式、商品销售预测、市场营销策略分析等。

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：适用于电商领域的用户行为分析、市场营销效果评估、个性化推荐算法研究等。行业应用：为电商企业提供数据支持，用于优化商品推荐、提升用户体验、制定营销策略。决策支持：支持电商企业进行销售预测、库存管理、定价策略优化等方面的决策。教育和培训：作为电商数据分析、市场营销、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商行业。此数据集特别适合用于探索用户购物行为与商品销售之间的关系，以及不同用户群体的消费偏好，从而帮助用户实现精准营销和提升销售业绩。