化妆品电商用户行为数据集CosmeticsE-commerceUserBehavior-mariaig94

数据来源：互联网公开数据

标签：电商数据, 用户行为分析, 市场营销, 商品推荐, 点击流数据, 行为预测, 零售行业, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自电商平台化妆品品类的用户行为数据，记录了用户在2019年11月期间的交互行为。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2019年11月。地理范围：数据来源未明确标注，可推测为全球电商平台用户行为数据。数据维度：数据集包括“event_time”（事件发生时间，UTC时间）、“event_type”（事件类型，如view, cart, remove_from_cart）、“product_id”（商品ID）、“category_id”（商品类别ID）、“category_code”（商品类别代码）、“brand”（品牌）、“price”（商品价格）、“user_id”（用户ID）、“user_session”（用户会话ID）等多个维度。数据格式：CSV格式，文件名为Cosmetics-2019-Nov.csv，便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于公开电商用户行为数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场营销策略研究等。

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、购买意向预测等方面的学术研究，如用户行为序列分析、个性化推荐算法研究等。行业应用：可以为电商平台、品牌商提供数据支持，特别是在优化商品推荐、提升用户转化率、制定市场营销策略等方面。决策支持：支持电商平台的运营决策，例如定价策略、促销活动效果评估、用户体验优化等。教育和培训：作为数据科学、市场营销、电商分析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。此数据集特别适合用于探索用户在化妆品品类中的购买决策过程，分析用户行为模式，从而实现精准营销、提高用户粘性等目标。