用户行为电商数据分析数据集UserBehaviorE-commerceDataAnalysis-mohamedsankoh123
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商数据, 行为分析, 商品推荐, 事件类型, 时间序列分析, 购物篮分析, 数据挖掘
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各种操作，如浏览、加入购物车、支付等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年6月到2023年8月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据商品类别推测可能为全球电商平台。
数据维度：包括用户ID（user_id）、商品ID（product_id）、事件类型（event_type）、事件时间戳（event_timestamp）、访问频率（frequency）、主要商品类别名称（main_category_name）、次要商品类别名称（sub_category_name）等。
数据格式：CSV格式，文件名为user_events.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场趋势分析等领域。
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：适用于电商用户行为分析、个性化推荐算法研究、用户购物路径分析等学术研究。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在优化用户体验、提升转化率、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品推广策略制定、促销活动效果评估、用户画像构建等。
教育和培训：作为电商数据分析、推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为规律。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、预测用户购买意向、优化商品推荐策略，帮助用户实现提升用户粘性、提高销售额等目标。
