在线购物用户行为分析数据集OnlineShoppingUserBehaviorAnalysis-farrassidatoruntju
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为分析, 购物行为, 消费者洞察, 市场营销, 数据挖掘, 客户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自在线购物平台的用户交易数据，记录了用户的购物行为、商品信息、支付方式以及其他相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的用户购物行为快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，涵盖了多个用户位置信息。
数据维度：数据集包括“Customer ID”（用户ID）、“Age”（年龄）、“Gender”（性别）、“Item Purchased”（购买商品）、“Category”（商品类别）、“Purchase Amount (USD)”（购买金额）、“Location”（用户所在地）、“Size”（商品尺码）、“Color”（商品颜色）、“Season”（商品季节）、“Review Rating”（评价分数）、“Subscription Status”（订阅状态）、“Shipping Type”（配送方式）、“Discount Applied”（是否使用折扣）、“Promo Code Used”（是否使用促销码）、“Previous Purchases”（历史购买次数）、“Payment Method”（支付方式）以及“Frequency of Purchases”（购买频率）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data AIcsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线购物平台的用户交易记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、市场营销策略制定、个性化推荐系统构建等。
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：适用于消费者行为学、市场营销学等领域的学术研究，如用户购买模式分析、消费偏好研究、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在用户画像构建、个性化推荐、精准营销、用户流失预测等方面。
决策支持：支持企业进行市场策略优化、产品定价调整、用户体验改进等决策。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、电子商务等相关课程的实训材料，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探索用户购物行为的规律与趋势，帮助用户实现市场份额提升、用户粘性增强、销售额增长等目标。
