网站用户购买行为预测数据集-arulkirsnaragavan
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，电商，购买预测，点击数据，机器学习，数据分析，消费者行为，商业智能
数据概述： 该数据集包含网站用户在电商网站上的行为数据，主要用于预测用户是否会点击“购买”按钮。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为一段时间，具体时间范围取决于数据集的原始来源。
地理范围： 数据覆盖范围不确定，取决于数据集的原始来源，可能涵盖全球或特定地区的用户行为。
数据维度： 数据集包括用户浏览行为数据，商品信息，用户个人信息，点击事件，购买事件等变量。具体包括浏览页面，点击商品，加入购物车，停留时间，用户设备信息，用户地理位置，购买时间等。
数据格式： 数据提供的格式通常为CSV，JSON等，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于电商网站的用户行为数据，通常经过匿名化处理，以保护用户隐私。数据可能经过清洗和预处理，例如缺失值处理，异常值处理等。
该数据集适合用于用户行为分析，购买意向预测，个性化推荐等领域的应用，尤其在机器学习建模，用户画像构建等方面具有重要价值。
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，购买意向预测，点击率预测等研究，如用户购买路径分析，影响购买的关键因素分析等。
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，精准营销，网站优化等方面。
决策支持： 支持电商网站的销售预测和策略优化，帮助商家制定更有效的营销策略和提升用户体验。
教育和培训： 作为数据科学，机器学习及市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的购买意向预测，优化网站设计和营销策略，提高转化率和销售额。
