用户商品购买行为数据集UserProductPurchaseBehaviorDataset-kavehshahhosseini

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 商品推荐, 购买历史, 数据挖掘, 机器学习, 电商数据, 用户画像, 行为预测

数据概述：该数据集包含用户在电商平台上的商品购买行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，包括购买历史和用户对商品的偏好。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从购买历史的字段推断，数据可能包含时间序列信息。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析全球范围内的用户购买行为。数据维度：数据集主要包含用户ID（user_id）、商品ID（product_id）以及购买时间（created_at）。数据格式：数据以CSV格式存储，包含answer.csv和purchase_history.csv两个文件，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源可能为电商平台的用户行为数据，已进行脱敏处理。该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、用户画像构建等研究。

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、个性化推荐算法研究、用户购买模式分析等学术研究。行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在商品推荐、用户画像构建、精准营销等方面。决策支持：支持电商平台优化商品推荐策略、改进用户体验，提高销售转化率。教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。此数据集特别适合用于探索用户购买行为的规律，构建个性化推荐模型，提升用户购物体验。