电商用户行为事件数据集E-commerceUserBehaviorEventDataset-agamkapil
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 行为事件, 商品浏览, 购买行为, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习
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各类交互行为事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年10月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可推测为全球电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括“event_time”（事件发生时间）、“event_type”（事件类型，如浏览、购买等）、“product_id”（商品ID）和“price”（商品价格）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为df100.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电商用户行为数据集，经过清洗和标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场趋势分析等研究。
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：适用于电商用户行为分析、用户画像构建、购物篮分析等研究。
行业应用：可为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户行为预测、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如产品定价、促销活动设计、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，帮助用户实现提升用户粘性、优化产品推荐等目标。
