购物者意图建模与测试数据集ShopperIntentModelingandTestDataset-niharikakrishnan
数据来源：互联网公开数据
标签：购物者意图，数据集，电子商务，机器学习，消费者行为，市场分析，数据建模，用户行为
数据概述：该数据集包含来自电子商务平台的购物者意图数据，记录了用户在浏览和购买过程中的行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个地区，具体包括国内多个城市的电子商务用户。
数据维度：数据集包括用户浏览历史，搜索记录，购物车操作，购买行为，用户画像等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电子商务平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务，消费者行为分析，机器学习等领域，特别是在购物者意图预测，个性化推荐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：适用于电子商务用户行为分析，购物者意图预测等研究，如用户购买决策的影响因素分析，推荐系统优化等。
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，购物车优化，促销策略制定方面。
决策支持：支持基于用户行为的个性化营销策略制定和优化，帮助商家提高转化率和用户满意度。
教育和培训：作为电子商务，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，推荐系统及购物者意图预测技术。
此数据集特别适合用于探索购物者意图的规律与趋势，帮助用户实现个性化推荐，购物行为优化和预测，为电子商务平台提供数据支持。
