电商用户行为与消费分析数据集E-commerceCustomerBehaviorandSpendingData-meghanaannegiri
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 消费分析, 客户画像, 机器学习, 购物网站, 消费金额, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为和消费数据，记录了用户的在线购物习惯和消费金额。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从地址信息推测，可能主要覆盖美国地区。
数据维度：数据集包括用户邮箱、地址、头像、平均会话时长、App使用时长、网站使用时长、会员时长以及年消费金额等多个关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为Ecommerce Customers.csv，方便数据分析和处理。数据经过清洗，可以直接用于分析。
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、消费者画像构建、市场细分等方面的研究，例如研究用户在App和网站上的行为差异。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，尤其适用于个性化推荐、用户生命周期价值分析、营销策略优化等。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化网站设计、提升App用户体验、调整营销活动等。
教育和培训：作为数据科学、市场营销等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和数据驱动的决策。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的消费模式、会员制度对消费的影响，以及不同用户群体的消费差异，帮助用户实现精准营销、提升用户粘性等目标。
