电商用户行为与商品交易数据集E-commerceUserBehaviorandProductTransactionDataset-naufaldaffa
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为分析, 商品推荐, 交易数据, 客户画像, 市场分析, 零售, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为与商品交易数据，记录了用户的基本信息、商品信息以及交易详情。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“first_join_date”字段推断，数据可能涵盖了用户注册到交易的时间段。
地理范围：数据集中包含用户家庭所在地信息，国家为印度尼西亚，因此数据主要反映印度尼西亚地区的电商用户行为。
数据维度：数据集由三个CSV文件组成，分别包含：
customer.csv：用户基本信息，包括用户ID、姓名、性别、出生日期、设备类型、地理位置等。
product.csv：商品信息，包括商品ID、性别、商品类别、商品类型、颜色、季节、年份、用途、商品展示名称等。
transactions.csv：交易信息，包括交易创建时间、用户ID、订单ID、会话ID、商品元数据、支付方式、支付状态、促销金额、促销代码、运费、预计发货时间、发货地点、总金额等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。数据经过结构化处理，便于进行关系型数据分析。
该数据集适合用于电商用户行为分析、商品推荐系统构建、市场趋势分析等领域。
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：适用于电商领域的用户行为研究，如用户画像构建、购物习惯分析、购买路径分析等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，尤其适用于个性化推荐、精准营销、用户留存分析等方面。
决策支持：支持电商平台优化产品策略、改进用户体验、提升销售业绩。
教育和培训：作为电商数据分析、用户行为分析、推荐系统等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品属性之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升用户粘性、优化商品推荐策略等目标。
