用户行为电商点击购买预测数据集UserBehaviorE-commerceClick-ThroughRatePrediction-ilyasukhachev
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 点击率预测, 购买预测, 行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在浏览商品时的点击、购买等行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用户行为的静态快照。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体地理区域，可能为全球用户行为数据。
数据维度：数据集包含用户ID、商品ID、点击时间、购买状态等关键字段，用于建模分析用户行为。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行匿名化处理和数据清洗。
该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测、购买预测等相关研究。
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、推荐算法、个性化营销等领域的研究，如用户行为模式分析、商品关联推荐等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在提升用户点击率、优化商品推荐、提高转化率等方面。
决策支持：支持电商平台制定个性化营销策略、改进用户体验、优化广告投放。
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和电商数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为规律，构建个性化推荐模型，实现精准营销，提升用户转化率。
