用户行为电商点击预测数据集UserBehaviorE-commerceClickPrediction-nghianguyen97
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 点击预测, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 推荐系统, 行为序列
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浏览、点击等交互行为，以及对应的商品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体地理位置，可能涵盖多个国家或地区的用户。
数据维度：数据集可能包括用户ID、商品ID、行为类型（如浏览、点击、加入购物车、购买等）、时间戳、商品属性等。
数据格式：CSV格式，文件名为submission4.csv，方便数据分析和建模。
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、点击预测、推荐系统构建等。
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、推荐算法研究等领域，例如用户行为序列建模、个性化推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在提升用户体验、优化商品推荐、提高转化率等方面。
决策支持：支持电商平台的产品优化、营销策略制定和用户画像构建。
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行为与商品之间的关联关系，预测用户点击行为，提升推荐系统的准确性和效率。
