电商用户行为与商品交互数据集E-commerceUserBehavior-ProductInteractionDataset-mobasshir
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 商品推荐, 交互数据, 市场分析, 行为分析, 机器学习, 零售
数据概述：
该数据集包含来自AWS Sample Retail Demo Store的电商用户行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，约为2020年6月。
地理范围：数据来源于AWS Sample Retail Demo Store，未明确具体地理位置，但可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（USER_ID）、商品ID（ITEM_ID）、事件类型（EVENT_TYPE）、时间戳（TIMESTAMP）和折扣信息（DISCOUNT）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，其中interactionscsv文件提供了用户与商品交互的核心数据。
来源信息：数据来源于AWS Sample Retail Demo Store，原始数据已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐系统构建等领域。
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学术研究。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在用户画像构建、商品推荐、营销策略优化等方面。
决策支持：支持电商平台的产品管理、用户运营和市场推广决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和电商分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、商品关联关系，帮助用户实现提升用户体验、优化营销策略等目标。
