淘宝用户行为数据集TaobaoUserBehaviorDataset-edwardctt
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据集，数据分析，机器学习，购物行为，消费者研究，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自淘宝平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的点击、浏览、加购、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年11月到2018年11月。
地理范围：数据覆盖了淘宝平台上的全球用户，主要集中在中国大陆地区。
数据维度：数据集包括用户ID、行为类型、行为时间、商品ID、商品类别ID、行为设备等信息。涵盖用户在平台上的各种交互行为。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于淘宝平台公开的用户行为日志，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于电商行业的用户行为分析、用户画像构建、推荐系统优化等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、用户行为预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于用户行为分析、购物模式研究、用户偏好分析等学术研究，如用户购买路径分析、用户流失原因研究等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在用户行为预测、个性化推荐、营销策略制定等方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析和策略优化，帮助商家制定科学的营销策略和用户体验改进方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及电商分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、推荐系统等相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建、个性化推荐和营销策略优化，提高用户满意度和平台收益。
