用户电商消费预测数据集UserE-commerceConsumptionPrediction-chocozzz
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 消费预测, 机器学习, 预测模型, 收入预测, 数据分析, 流量数据
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户消费预测相关数据，记录了用户的访问行为与预测的消费金额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从数据内容推断，可能基于一定时间段的用户行为数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析全球电商用户行为。
数据维度：数据集包括“fullVisitorId”（用户唯一标识符）和“PredictedLogRevenue”（预测的对数收入）两个关键字段。
数据格式：提供CSV格式的文件，包括submit.csv、submission.csv和lgb_1.62003130.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于电商用户消费行为分析、收入预测建模和机器学习模型训练。
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、消费模式研究、用户生命周期价值评估等学术研究。
行业应用：为电商平台提供数据支持，特别是在用户精准营销、个性化推荐、销售额预测等方面。
决策支持：支持电商平台的市场策略制定，包括用户获取、用户留存、产品定价等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户消费行为与收入之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升销售业绩。
