黑色星期五电商消费行为数据集BlackFridayE-commerceConsumerBehaviorDataset-mohamedmarzougue
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 消费行为, 用户画像, 市场分析, 机器学习, 购物篮分析, 预测模型, 用户分群
数据概述：
该数据集包含来自电商平台在“黑色星期五”促销活动期间的消费数据，记录了用户的购物行为和商品购买情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为一次或多次“黑色星期五”促销活动期间的数据。
地理范围：数据来源地未明确，但从数据字段内容推测可能涵盖印度市场。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、性别、年龄、职业、城市类别、居住时长、婚姻状况、商品类别（1、2、3）、以及消费金额（Purchase）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为BlackFriday_train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据竞赛或数据集分享平台，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、消费预测、个性化推荐等领域的研究。
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：适用于市场营销、消费者行为、零售管理等领域的学术研究，如用户购买意愿预测、促销效果评估、商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构等提供数据支持，特别是在用户画像构建、精准营销、商品推荐、促销活动优化等方面。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品定位、库存管理以及销售预测。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于探索消费者在促销活动中的购物模式、影响购买决策的因素，以及构建预测用户消费额的模型，从而优化营销策略，提升销售业绩。
