商品行为分析数据集_Product_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品推荐, 电商数据, 点击量, 购买行为, 购物车, 时序分析, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户商品行为数据，记录了用户与商品之间的互动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2022年8月开始，持续约一个月。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括商品ID（aid），以及与商品相关的各种行为指标，如总受欢迎度（generalPopularity）、点击量（n_clicks）、加入购物车次数（n_carts）、购买次数（n_purchased），以及不同时间窗口（1周、2周、3周、4周）内的上述指标。
数据格式：CSV格式，文件名为 aid_features.csv 和 aids_features_aggregation.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐系统构建、市场营销策略研究和用户画像分析。
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、商品关联分析、用户购买路径分析等学术研究。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户行为预测、营销活动效果评估等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品推广策略优化、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户对商品的兴趣变化规律，预测用户购买行为，并优化电商平台的运营策略，实现提升销售额、改善用户体验等目标。
