谷歌电商用户行为分析数据集GoogleMerchandiseStoreUserBehaviorAnalysis-runningcathy

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 电商数据, 网站流量, 客户关系管理, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 行为预测

数据概述：该数据集包含来自谷歌电商平台（Google Merchandise Store）的用户访问行为数据，记录了用户在网站上的浏览、互动等行为，以及相关的流量来源、设备信息等。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体起始和结束时间，但根据数据中的日期字段推断，可能涵盖了2017年10月16日的数据。地理范围：数据来源于全球范围内的用户访问，包括亚洲、欧洲、美洲等多个国家和地区。数据维度：数据集包括多个关键维度，如用户访问渠道（channelGrouping）、访问日期（date）、用户ID（fullVisitorId）、会话ID（sessionId）、访问次数（visitNumber）、访问开始时间（visitStartTime）、设备信息（device.browser、device.deviceCategory、device.isMobile、device.operatingSystem）、地理位置信息（geoNetwork.city、geoNetwork.continent、geoNetwork.country、geoNetwork.region等）、访问指标（totals.bounces、totals.hits、totals.newVisits、totals.pageviews）、流量来源信息（trafficSource.campaign、trafficSource.medium、trafficSource.source等）以及交易收入（totals.transactionRevenue，仅在train-with-drop.csv中）。数据格式：数据以CSV格式提供，包含test-with-drop.csv和train-with-drop.csv两个文件，前者包含用户行为数据，后者包含用户行为数据和交易收入信息。

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、网站流量分析、客户生命周期价值（CLTV）研究等领域的学术研究，例如用户行为模式挖掘、用户细分、购买意向预测等。行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在市场营销、用户个性化推荐、广告投放优化、用户体验提升等方面。决策支持：支持电商平台的运营决策，例如优化网站设计、改进营销策略、提升转化率、制定个性化推荐方案等。教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和电商数据分析。此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的浏览、购买行为规律，以及不同流量来源、设备类型、地理位置等因素对用户行为的影响，帮助用户实现提升用户体验、优化营销策略和预测销售额等目标。