谷歌电商用户行为预测数据集GoogleMerchandiseStoreUserBehaviorPrediction-ericajj

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 电商数据, 网页浏览, 流量来源, 设备信息, 地理位置, 数据挖掘, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自谷歌电商平台（Google Merchandise Store）的用户行为数据，记录了用户在网站上的浏览、互动和交易信息，用于预测用户行为模式。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间范围，可推测为一段时间内收集的用户行为快照。地理范围：数据覆盖全球范围，但由于数据集是公开演示数据，部分地理位置信息可能被模糊处理。数据维度：数据集包括多个字段，涵盖用户设备信息（如浏览器、操作系统、设备类型等）、地理位置信息（如国家、城市、洲等）、用户访问统计（如浏览量、停留时间、会话质量等）、流量来源信息（如广告来源、关键词、引荐网站等）以及用户交易数据（如交易额、交易次数等）。数据格式：CSV格式，包含train-flattened.csv和test-flattened.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于数据分析和机器学习建模。来源信息：数据来源于谷歌分析（Google Analytics）公开数据集，经过处理后，用于演示和教学目的。该数据集适合用于用户行为分析、电商数据分析、以及用户行为预测等相关领域的研究。

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、用户画像构建、个性化推荐系统等学术研究，如用户购买意向预测、用户生命周期价值分析等。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、用户体验优化、广告投放策略等方面。决策支持：支持电商平台的运营决策，如产品推荐、促销活动优化、用户留存策略制定等。教育和培训：作为数据科学、机器学习、电商分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和数据驱动决策。此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的浏览行为与购买行为之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升用户体验、优化销售策略等目标。