电商用户行为数据集E-commerceUserBehaviorDataset-johnny12346
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据集，行为分析，推荐系统，数据挖掘，点击流，市场营销
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各种交互行为，如点击，购买，加入购物车等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年11月25日至2018年12月3日。
地理范围：数据主要涵盖中国地区的电商用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，商品类别ID，行为类型（点击，加入购物车，购买等），时间戳等关键信息。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于电商用户行为分析，推荐系统构建，市场营销策略优化等领域的研究和应用。
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：适用于用户行为分析，用户画像构建，购买意向预测等研究，如用户购物路径分析，用户偏好分析等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐，精准营销和用户体验优化方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品推荐策略优化，促销活动效果评估等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索电商用户行为的规律与趋势，帮助用户实现精准推荐，提升用户转化率，优化营销策略等目标。
