用户行为电商点击预测训练数据集_User_Behavior_E_commerce_Click_Prediction_Training_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 点击预测, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 行为分析, 训练数据
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过程中的点击、浏览等行为，用于构建和训练点击预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推测为一段时间内收集的用户行为数据。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确指出具体地理位置，但可推测为平台服务覆盖的区域。
数据维度：数据集包含用户ID、商品ID、点击时间、浏览时间、以及其他用户行为相关的特征，用于预测用户是否会点击某个商品。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data_new.csv，方便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特征工程。
该数据集适合用于用户行为分析、点击预测建模、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、点击预测、推荐算法等相关领域的学术研究，例如用户行为模式挖掘、点击率预估模型研究等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、广告投放、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电商平台优化产品推荐策略、提升用户体验、提高转化率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和点击预测。
此数据集特别适合用于探索用户与商品之间的交互关系，预测用户未来的点击行为，从而优化推荐算法，提升用户购物体验。
