电商平台订单刷单行为数据集E-commercePlatformOrderBrushingBehavior-dswijaya
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 刷单, 订单数据, 用户行为分析, 时间序列分析, 异常检测, 数据挖掘, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的订单数据，记录了用户在平台上的订单行为，旨在用于识别和分析刷单行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年12月27日。
地理范围：数据覆盖电商平台的用户订单行为，未明确指出具体地域。
数据维度：数据集包括“orderid”（订单ID）、“shopid”（店铺ID）、“userid”（用户ID）和“event_time”（订单发生时间）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为order_brush_order.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、异常检测、刷单行为识别等领域。
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：适用于电商领域的用户行为分析、刷单行为研究，以及时间序列分析等学术研究。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在风险控制、反作弊系统构建、用户行为预测等方面。
决策支持：支持电商平台优化运营策略，提升用户体验，维护公平竞争环境。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商平台用户行为。
此数据集特别适合用于探索刷单行为的规律与特征，帮助用户识别异常订单，优化风控模型，提升平台运营效率。
