电商用户行为预测训练数据集E-commerceUserBehaviorPredictionTrainingDataset-kennethquisado
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 行为预测, 机器学习, 数据挖掘, 推荐系统, 点击流数据, 用户画像
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交互行为，包括点击、购买、收藏、加购物车等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（点击、购买等）、时间戳等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_stratfold.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为数据，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建和推荐系统等领域。
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：适用于电商用户行为分析、个性化推荐算法研究等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，尤其在用户行为预测、精准营销、商品推荐等方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析，辅助制定营销策略和优化用户体验。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为规律，构建用户画像，提升推荐系统的准确性和个性化程度。
