电商购物用户行为分析数据集E-commerceShoppingBehaviorAnalysis-hubgab
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 购物行为, 用户画像, 市场分析, 消费者行为, 数据挖掘, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购物行为数据，记录了用户在购物过程中的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态快照数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含了“Location”字段，可用于分析不同地区的用户行为差异。
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”（地区）、“Size”（尺码）、“Color”（颜色）、“Season”（季节）、“Review Rating”（评价）、“Subscription Status”（订阅状态）、“Payment Method”（支付方式）、“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）、“Preferred Payment Method”（偏好支付方式）、“Frequency of Purchases”（购买频率）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为shopping_trends.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，可以直接进行分析。
该数据集适合用于用户行为分析、市场细分、商品推荐等领域。
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：适用于消费者行为研究、市场营销策略分析等学术研究，如用户购物习惯分析、季节性购买行为研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、精准营销等方面。
决策支持：支持企业制定营销策略、优化产品定价、改善用户体验。
教育和培训：作为数据分析、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购物行为。
此数据集特别适合用于探索用户购物偏好、购买决策的影响因素，并帮助用户实现精准营销、提升销售额等目标。
