电子商务平台用户行为数据集EcommercePlatformCustomerData-kainatraisa
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，用户行为，数据集，数据分析，机器学习，消费者研究，零售业，用户画像
数据概述： 该数据集包含来自某电子商务平台的历史用户行为数据，记录了用户在平台上的浏览，点击，购买等行为轨迹。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：数据覆盖了全球用户，包括多个国家和地区的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID，访问时间，浏览页面，点击商品，加购行为，购买记录，支付金额，用户属性（如年龄，性别，地域，设备类型等），商品类别，商品价格等变量。
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：数据来源于某电子商务平台的公开数据集，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于电子商务领域的用户行为分析，用户画像构建，推荐系统优化，销售预测等研究与应用，尤其在机器学习模型训练，深度学习算法优化等方面具有重要价值。
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：适用于用户行为模式分析，消费者偏好研究，购物习惯研究等学术研究，如用户购买路径分析，流失用户研究等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在个性化推荐，精准营销，库存优化等方面。
决策支持：支持电子商务平台的运营决策和策略优化，帮助商家制定科学的商品定价，促销活动和用户运营策略。
教育和培训：作为电子商务，数据科学及用户行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析方法和技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务平台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，个性化推荐及销售预测，提升用户满意度和平台盈利能力。
