电商用户行为事件数据集E-commerceUserBehaviorEvents-ferdinantaginting

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, 推荐系统, 购买预测, 点击流数据, 数据挖掘, 时序分析

数据概述：该数据集包含来自电商平台的用户行为事件数据，记录了用户在平台上的各类交互行为，如浏览、加入购物车、购买等。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围是2020年9月。地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但通常适用于全球电商环境下的用户行为分析。数据维度：数据集包括“event_time”（事件发生时间，UTC时区）、“event_type”（事件类型，如view、cart、purchase等）、“product_id”（商品ID）、“category_id”（商品类别ID）、“category_code”（商品类别代码）、“brand”（品牌）、“price”（商品价格）、“user_id”（用户ID）和“user_session”（用户会话ID）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为events.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于电商用户行为公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于电商用户行为分析、用户画像构建、推荐系统开发和购买预测等领域。

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、用户行为模式研究、购买转化路径分析等学术研究。行业应用：可以为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、精准营销、用户体验优化等方面。决策支持：支持电商平台的运营决策和产品策略制定，如商品推荐策略、促销活动优化、用户界面改进等。教育和培训：作为数据科学、机器学习、电商分析等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。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，帮助用户构建推荐模型、优化营销策略、提升用户体验。