在线购物消费者行为数据集OnlineShoppingConsumerBehaviorDataset-tanyadayanand
数据来源：互联网公开数据
标签：在线购物，消费者行为，数据集，电子商务，用户分析，市场研究，机器学习，数据分析
数据概述：该数据集包含来自电子商务平台的消费者在线购物行为数据，记录了用户在平台上的购买行为，浏览习惯等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的消费者，包括亚洲，北美，欧洲等地。
数据维度：数据集包括用户ID，购买日期，商品类别，购买数量，价格，支付方式，访问页面，停留时间，浏览路径等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电子商务平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务研究，消费者行为分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在用户画像构建，购买预测，市场趋势分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于电子商务，消费者行为，市场趋势等研究领域，如用户购物偏好分析，热门商品预测，市场趋势分析等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在用户行为分析，个性化推荐系统，库存管理等方面。
决策支持：支持在线销售策略优化，用户画像建设和库存管理策略制定。
教育和培训：作为电子商务和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解消费者行为分析和电子商务数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索消费者在线购物行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建和购买预测，提升电子商务平台的运营效率和用户体验。
