电商用户行为训练数据集-nathanbudi
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据集，推荐系统，机器学习，数据分析，市场营销，消费者行为
数据概述： 该数据集来自Peezaguy公司，主要记录了电商平台用户的浏览记录，购买行为，搜索记录等详细信息，适用于用户行为分析，推荐系统训练等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了中国多个城市的电商平台用户。
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，用户评价等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于电商行业的用户行为分析，推荐系统训练，市场营销等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，用户画像构建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，推荐系统效果评估等研究，如用户兴趣分析，购买行为预测等。
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，用户画像构建和营销策略制定方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析和策略优化，帮助商家制定科学的营销策略和产品推荐。
教育和培训：作为电商数据分析，推荐系统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，推荐系统构建等技术。
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和个性化推荐，提高用户满意度和转化率。
