标题：用户行为与消费模式分析数据集
数据内容：
该数据集包含了用户的基本信息、消费行为和购买记录。数据字段包括用户ID（User_ID）、产品ID（Product_ID）、性别（Gender）、年龄（Age）、职业（Occupation）、城市类别（City_Category）、在当前城市居住年限（Stay_In_Current_City_Years）、婚姻状况（Marital_Status）、产品类别（Product_Category_1, Product_Category_2, Product_Category_3）以及购买金额（Purchase）。通过这些字段，可以分析用户的消费偏好、购买习惯以及不同用户群体的消费特征。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
1. 零售行业：用于分析用户的购买行为，优化产品推荐策略，提升销售转化率。
2. 市场营销行业：用于构建用户画像，进行精准营销，提高广告投放效果。
3. 电子商务行业：用于分析用户消费偏好，优化库存管理，提升用户体验。
4. 城市规划行业：通过分析用户在不同城市的消费分布，辅助制定城市商业发展规划。
5. 数据分析行业：用于训练机器学习模型，预测用户购买行为，挖掘潜在市场机会。
标签：用户行为分析, 消费模式分析, 用户画像, 市场细分, 零售数据分析, 电子商务研究, 城市消费特征, 数据挖掘, 用户群体分析, 购买行为预测,
行业分类：
1. 零售行业
2. 市场营销行业
3. 电子商务行业
4. 城市规划行业
5. 数据分析行业
统计信息分析：
- 用户ID有5891种不同值，表明数据集中包含大量独立用户。
- 产品ID有3623种不同值，表明数据集覆盖了丰富的商品种类。
- 年龄字段有7种不同值，婚姻状况有2种不同值，性别有2种不同值，表明数据集在用户人口统计学特征上有较好的覆盖。
- 产品类别字段（Product_Category_1, Product_Category_2, Product_Category_3）分别有18、18、16种不同值，表明数据集在商品分类上有较高的粒度。
- 购买金额字段有17959种不同值，表明数据集中用户的购买行为具有较大的多样性。
这些统计信息为进一步的数据分析和建模提供了坚实的基础。
