标题：电子商务行为分析数据集
数据内容：
本数据集包含电子商务平台上的用户行为数据，具体包括以下字段：
- event_time：事件发生的时间，记录了用户行为的具体时刻。
- event_type：事件类型，描述用户在平台上的行为类型，如点击、浏览、购买等。
- product_id：商品ID，标识商品的唯一编号。
- category_id：商品分类ID，用于分类商品的类别。
- category_code：商品分类代码，进一步细化商品的分类信息。
- brand：商品品牌，标识商品的生产品牌。
- price：商品价格，记录商品的销售价格。
- user_id：用户ID，标识用户的身份信息。
- user_session：用户会话ID，记录用户在平台上的会话信息。
数据来源：
本数据集来源于互联网公开数据。
数据用途：
该数据集可以用于多个行业的分析和研究，具体包括：
1. 零售业：分析用户的购买行为，优化商品推荐策略，提高转化率。
2. 电子商务：研究用户行为模式，改善用户体验，提升平台粘性。
3. 金融行业：评估用户的消费能力，支持信用评分和风险控制。
4. 市场营销：分析用户偏好，制定精准营销策略，提高营销效果。
5. 数据分析：用于机器学习模型训练，如用户行为预测、推荐系统优化等。
标签：电子商务, 用户行为, 数据分析, 产品分类, 品牌分析, 价格分布, 用户画像, 行为预测, 推荐系统, 消费行为，
行业分类：
- 零售业
- 电子商务
- 金融
- 市场营销
- 数据科学
