用户行为预测电商点击购买数据集_E_commerce_Click_through_Purchase_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：电商数据, 用户行为分析, 点击预测, 购买预测, 推荐系统, 会话分析, 机器学习, 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点击、购物车、订单等行为，旨在用于预测用户未来的购买行为。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间，但从文件名版本号推测为多次迭代更新的静态数据集。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体地理区域，但可推测为全球或特定国家/地区的用户行为数据。
数据维度：
submission.csv：包含session_type（用户会话类型）和labels（预测的商品ID列表）字段，用于提交预测结果。
top_15_buy2buy_v7_0.pqt 至 top_15_carts_orders_v7_3.pqt：包含用户购买行为数据，可能包括商品ID、购买时间等信息，采用Parquet格式存储。
top_20_clicks_v7_0.pqt 至 top_20_clicks_v7_2.pqt：包含用户点击行为数据，可能包括用户点击的商品ID、点击时间等信息，采用Parquet格式存储。
数据格式：数据主要以Parquet (.pqt) 和 CSV (.csv) 格式提供，方便数据存储和处理，特别是对于大规模数据集。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、购买意向预测等领域。
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：适用于电商领域的用户行为分析、个性化推荐算法研究，如用户购物路径分析、商品关联分析等。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，尤其是在提升用户转化率、优化商品推荐策略、改善用户体验等方面。
决策支持：支持电商平台的市场营销策略制定、库存管理优化、用户画像构建等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等相关课程的实训素材，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构建用户购买预测模型、个性化推荐系统，帮助用户实现提升销售额、优化用户体验等目标。
