促销活动用户行为分析数据集PromotionalCampaignUserBehaviorAnalysis-stroganovrockxi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 促销活动, 订单数据, 移动端事件, 客户关系管理, 机器学习, 促销预测, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自某电商平台的用户行为和订单数据，记录了用户在促销活动期间的各类交互行为和交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2023年，涵盖了促销活动的发生时间。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从数据内容推测，可能来源于特定地区或国家。
数据维度：数据集包括多个关键数据文件，如：
orders.csv：包含订单的详细信息，如订单ID、客户ID、日期、商品信息、支付方式等。
mobile_events.csv：记录了用户的移动端事件，如访问、点击等行为。
clients_promo_october.csv：提供与促销活动相关的客户信息。
train_target.csv：包含用于训练促销活动预测模型的目标变量。
test.csv：包含测试数据集，用于评估模型性能。
submit.csv：提交文件，用于提交预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为和交易数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、促销活动效果评估、客户关系管理和预测模型构建。
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、消费者行为研究等领域的学术研究，如促销活动效果分析、用户行为模式识别、客户细分等。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，特别是在促销活动优化、个性化推荐、客户挽回等方面。
决策支持：支持市场营销部门的决策制定，如促销活动策略优化、预算分配、市场推广等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和促销活动。
此数据集特别适合用于探索用户在促销活动中的行为模式，评估促销活动的效果，并构建预测模型，以优化营销策略，提升用户参与度和转化率。
