用户购物车数据分析数据集UASDataWarehouseShoppingCartDataset-mluthfialghifari
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，购物车分析，数据集，用户行为，数据挖掘，零售业，机器学习，市场分析
数据概述： 该数据集包含来自电子商务平台的用户购物车数据，记录了用户在购物车中的商品添加，删除和结算行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的电子商务平台用户。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，商品类别，添加时间，删除时间，结算时间，商品价格，商品数量等变量。
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：数据来源于电子商务平台的公开数据仓库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于用户行为分析，购物车优化，销售预测，个性化推荐等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，数据挖掘和商业智能方面具有重要应用价值。
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：适用于用户购物行为分析，购物车转化率研究，商品关联性分析等学术研究，如用户购买路径分析，购物车流失原因研究等。
行业应用：可以为电子商务平台，零售商提供数据支持，特别是在购物车优化，个性化推荐和促销策略制定方面。
决策支持：支持电子商务平台的用户行为分析和策略优化，帮助商家制定科学的商品推荐，定价和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业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，数据挖掘和推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为的规律与趋势，帮助用户实现购物车转化率提升，个性化推荐优化和销售预测准确性的目标，为电子商务平台的运营和决策提供数据支持。
