电商用户行为数据分析数据集E-commerceUserBehaviorAnalysisDataset-govindshukla98
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购物行为分析, 产品推荐, 市场营销, 数据挖掘, 行为预测, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在浏览、加入购物车、购买等环节的行为事件，以及商品的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可作为静态用户行为快照进行分析。
地理范围：数据未明确地理范围，通常代表电商平台的全球或区域市场。
数据维度：数据集包括用户行为事件类型（如浏览、加入购物车、购买），商品ID，商品类别ID，商品类别代码，品牌，价格，用户ID等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为ecomm.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、产品推荐、市场营销策略研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、个性化推荐算法研究、用户画像构建等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，特别是在用户行为分析、产品推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化产品推荐策略、提升用户转化率、调整营销活动等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为规律，构建推荐系统，优化营销策略，从而提升用户体验和销售业绩。
