电商用户行为与销售数据集AcciojobMLCapstoneEcommerceDataset-sirajahmad
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，用户行为，数据集，销售分析，机器学习，数据挖掘，零售业，商业智能
数据概述：该数据集来自电商平台的用户行为和销售数据，记录了用户在电商平台的浏览、点击、加购、购买等行为，以及相关的销售数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的电商平台用户。
数据维度：数据集包括用户ID、用户行为类型、商品ID、商品类别、商品价格、购买时间、浏览时间、点击次数、加购次数、购买次数等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台的公开数据集，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、销售预测、推荐系统构建等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、数据挖掘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：适用于电商用户行为分析、销售预测、推荐系统优化等研究，如用户购买行为的模式识别、销售趋势预测等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、库存管理方面。
决策支持：支持电商平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的用户行为引导、商品推荐和促销决策。
教育和培训：作为电商分析、数据科学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、推荐系统构建等技术。
此数据集特别适合用于探索电商用户行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建、个性化推荐和销售预测，优化电商平台的运营效率和用户体验。
