用户行为产品浏览数据分析数据集_User_Behavior_Product_Browsing_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 产品浏览, 电子商务, 行为数据, 会话分析, 时间序列分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电子商务平台的用户产品浏览行为数据，记录了用户在浏览商品时的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2024年6月15日。
地理范围：数据可能来源于多个国家或地区，通过“country”字段进行标识。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
session_id：用户会话ID，用于追踪用户在平台上的活动轨迹。
date：浏览日期。
timestamp_local：用户浏览行为发生的时间戳。
user_id：用户ID，标识登录用户。
country：用户所在国家或地区代码。
partnumber：商品编号，标识用户浏览的具体商品。
device_type：设备类型，如桌面端、移动端等。
pagetype：页面类型，标识用户浏览的页面类别。
数据格式：数据以CSV和PKL格式提供，其中test.csv和train.csv文件为CSV格式，products.pkl文件为PKL格式。
来源信息：数据来源于用户在电子商务平台上的浏览行为记录。
该数据集适合用于用户行为分析、产品推荐、市场营销等相关领域的研究和应用。
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、电子商务、数据挖掘等领域的学术研究，例如用户会话分析、用户行为模式识别、浏览路径分析等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在产品推荐、个性化营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台优化产品展示、调整营销策略、提升用户转化率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，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浏览行为的规律，预测用户购买意向，优化产品推荐算法，并提升用户在平台上的购物体验。
