用户行为与商品属性数据集UserBehaviorandItemPropertiesDataset-pavelnovikov888

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 商品推荐, 电商数据, 行为事件, 商品属性, 数据挖掘, 推荐系统, 点击流数据

数据概述：该数据集包含用户在电商平台上的行为事件以及商品属性信息，用于深入分析用户行为模式和商品特性。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台的用户行为数据。数据维度：数据集包括用户行为事件数据和商品属性数据。用户行为事件数据（events.csv）：记录了用户在平台上的各类行为，如点击、购买等，包括时间戳、访客ID、事件类型、商品ID和交易ID。商品属性数据（item_properties_part1.csv和item_properties_part2.csv）：描述了商品的各种属性，包括时间戳、商品ID、属性名称和属性值。数据格式：CSV格式，提供了结构化的数据，方便进行数据分析与建模。来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为与商品属性数据集，已进行初步处理。该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐系统构建、市场营销策略分析等。

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：适用于电商领域的用户行为研究，如用户购买行为分析、用户画像构建、个性化推荐算法研究等。行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，用于优化商品推荐、提升用户体验、制定精准营销策略等。决策支持：支持企业进行市场趋势分析、用户行为预测、商品库存管理等方面的决策。教育和培训：作为数据科学、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理解和应用相关技术。此数据集特别适合用于探索用户行为与商品属性之间的关联关系，构建个性化推荐模型，提升用户转化率和销售额。