电商用户行为与交易数据集E-CommerceUserBehaviorandTransactionDataset-cyestyle
数据来源：互联网公开数据
标签：电商行业，用户行为，交易数据，数据集，数据挖掘，机器学习，商业分析，消费者研究
数据概述： 该数据集包含来自某电商平台的真实用户行为与交易数据，记录了用户在平台上的浏览、点击、加购、购买等行为以及相关交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了该电商平台的全球用户，包括多个国家和地区的消费者。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（浏览、点击、加购、购买）、时间戳、商品类别、价格、用户属性（年龄、性别、地域等）、设备信息等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于某电商平台的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的用户行为分析、个性化推荐、销售预测等领域的应用，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：适用于用户行为分析、购物偏好研究、用户生命周期管理等学术研究，如用户购买路径分析、流失用户再激活策略等。
行业应用：可以为电商平台、零售商等提供数据支持，特别是在个性化推荐、促销活动优化、库存管理等方面。
决策支持：支持电商平台的运营策略优化、用户精准营销及销售预测，帮助商家制定科学的运营决策。
教育和培训：作为数据科学、商业分析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、推荐系统及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索电商用户行为与交易模式的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建、个性化推荐及销售预测，提升用户满意度和平台盈利能力。
