电子商务网站用户行为与转化预测数据集EcommerceSitePredictionDataset-mohamedgamalmahmoud

数据来源：互联网公开数据

标签：电子商务，用户行为，转化预测，数据集，机器学习，数据分析，网站优化，商业智能

数据概述：该数据集记录了电子商务网站的用户行为数据，包括用户访问，浏览，购买等行为，旨在预测用户转化率。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子商务网站用户。数据维度：数据集包括用户ID，访问时间，页面浏览量，停留时间，点击行为，购买记录，用户属性（如年龄，性别，地域等）以及转化标签（是否购买）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：数据来源于电子商务网站的公开数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于电子商务行业的用户行为分析，转化预测，网站优化等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，用户行为建模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：适用于电子商务用户行为分析，转化预测等学术研究，如用户行为模式分析，转化率影响因素研究等。行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在用户行为分析，网站优化和个性化推荐方面。决策支持：支持电子商务平台的用户转化率预测和策略优化，帮助商家制定科学的运营策略和促销活动。教育和培训：作为数据科学，机器学习及电子商务课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，转化预测等技术。此数据集特别适合用于探索电子商务用户行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的转化预测，优化网站设计和用户体验，提高用户转化率和销售额。