电商用户行为数据分析数据集E-commerceUserBehaviorDataAnalysis-mariaig94
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购物行为, 推荐系统, 数据挖掘, 市场分析, 行为分析, 零售
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商品浏览、加入购物车、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2019年11月1日到11月30日的用户行为数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台的用户行为数据，可能涵盖全球范围。
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、加入购物车、购买等）、“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2019-Nov.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建、市场趋势分析等领域。
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：适用于用户行为分析、购物行为模式研究、个性化推荐算法研究等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，特别是在优化商品推荐、提升用户体验、制定营销策略等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如促销活动策划、用户画像构建、库存管理优化等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为规律、预测用户购买意向、优化商品推荐策略，帮助用户实现提升销售额、改善用户体验等目标。
