用户行为与商品交易数据集UserBehaviorandProductTransactionData-sabrinabahasyim
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品交易, 客户数据, 交易数据, 产品信息, 市场营销, 电子商务, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电子商务平台的用户行为、商品信息和交易记录，旨在支持对用户购物习惯、商品特征和交易模式的深入分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据"first_join_date"字段推测，可能涵盖了从2017年至2021年的用户行为数据。
地理范围：数据主要覆盖印度尼西亚的用户，涉及多个地区和城市。
数据维度：数据集由三个主要文件构成：
customer.csv：包含用户个人信息，如用户ID、姓名、性别、出生日期、设备类型、地理位置等。
transactions.csv：记录了用户的交易明细，包括交易时间、用户ID、订单ID、会话ID、商品元数据、支付方式、支付状态、优惠信息、运费、预计送达时间、送货地点和总金额等。
product.csv：提供了商品的基本信息，包括商品ID、性别、主要类别、子类别、商品类型、基本颜色、季节、年份、用途和商品展示名称等。
数据格式：所有数据均以CSV格式提供，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据来源于电子商务平台，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适用于市场营销、消费者行为分析、产品推荐和销售预测等领域。
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：适用于市场营销、消费者行为分析和电子商务领域的学术研究，例如用户画像构建、购物篮分析、用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为电子商务平台、零售商和市场营销公司提供数据支持，特别是在用户行为预测、个性化推荐、促销活动优化等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的营销策略、产品开发策略和供应链管理决策。
教育和培训：作为数据科学、市场营销和电子商务课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为与商品交易的关系。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、商品销售规律，并帮助用户实现个性化推荐、提升用户体验和优化营销策略等目标。
