电商用户行为数据分析数据集E-commerceUserBehaviorDataAnalysis-prasadyarra
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购物数据, 交易数据, 数据分析, 市场营销, 商品推荐, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购物行为数据，记录了用户在平台上的商品浏览、购买等交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月。
地理范围：数据可能来源于特定国家或地区（kz后缀推测），但具体地理位置未明确标注。
数据维度：包括event_time（事件发生时间）、order_id（订单ID）、product_id（商品ID）、category_id（商品类别ID）、category_code（商品类别代码）、brand（品牌）、price（价格）、user_id（用户ID）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为kz.csv，易于导入数据分析工具进行处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、市场趋势研究和推荐系统开发。
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、购买转化率研究、用户画像构建等学术研究。
行业应用：为电商平台、市场营销公司提供数据支持，尤其是在用户行为分析、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品推广策略优化、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、预测商品销售趋势，并优化营销策略，从而提升用户粘性和平台收益。
