用户行为分析电商数据集CustomerBehaviorAnalysisE-commerceDataset-erhanalasar
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商分析, 客户细分, 渠道分析, 订单数据, 消费习惯, 市场营销, 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，记录了用户的订单信息、消费习惯和渠道偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2021年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测，可能来源于土耳其或具有相似消费习惯的市场。
数据维度：数据集包括用户唯一标识（master_id）、订单渠道（order_channel）、最后一次订单渠道（last_order_channel）、首次订单日期（first_order_date）、最后一次订单日期（last_order_date）、线上最后一次订单日期（last_order_date_online）、线下最后一次订单日期（last_order_date_offline）、总线上订单数量（order_num_total_ever_online）、总线下订单数量（order_num_total_ever_offline）、总线下消费金额（customer_value_total_ever_offline）、总线上消费金额（customer_value_total_ever_online）以及用户感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的公开数据，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、客户细分、市场营销策略制定等研究。
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、客户生命周期价值（CLTV）预测、用户细分等方面的学术研究。
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、精准营销、渠道优化等方面。
决策支持：支持电商平台的市场策略制定，包括促销活动、用户留存、渠道推广等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户在不同渠道的消费行为差异，以及不同用户群体的消费偏好，帮助用户实现客户关系管理优化、提升营销效率等目标。
