电商用户行为数据分析集HandsonDataset-miihara
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据分析，数据集，机器学习，商业智能，零售业，市场营销
数据概述： 该数据集包含来自电商网站的用户行为数据，记录了用户的浏览，购买，搜索等行为。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：数据覆盖了多个地区的用户，包括中国大陆的主要城市。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，浏览时间，购买时间，搜索关键词，购买数量，商品价格，用户属性（如年龄，性别，地区）等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商网站的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业用户行为分析，商业智能，零售业销售预测等领域的研究和应用，特别是在用户画像构建，推荐系统优化，市场趋势预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电商用户行为分析，购买决策研究，市场趋势预测等学术研究，如用户购买行为分析，商品推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商企业提供数据支持，特别是在用户行为洞察，推荐系统优化，市场策略制定方面。
决策支持：支持电商企业的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的推广和促销决策。
教育和培训：作为电商数据分析，数据科学及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，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索电商用户行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的用户画像构建，优化推荐算法和市场策略，提高销售效率和用户满意度。
