用户行为电商点击浏览数据集UserBehaviorE-commerceClick-throughDataset-klemma
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 点击流, 浏览行为, 数据分析, 推荐系统, 行为预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的点击、浏览等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态用户行为数据。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体地理位置，可能包含全球用户行为数据。
数据维度：包括用户ID、商品ID、行为类型（如点击、浏览等）、时间戳等关键字段，用于用户行为分析和建模。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为日志，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建以及用户画像分析等领域。
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、推荐算法优化等领域的学术研究，如用户兴趣建模、行为预测等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、市场营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品推荐策略优化、页面设计调整等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，帮助用户实现个性化推荐、提升用户体验和优化营销策略等目标。
