电商平台用户购买行为分析数据集E-commerceUserPurchaseBehaviorAnalysis-madhusalimath
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购买行为, 推荐系统, 数据分析, 市场营销, 时间序列分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购买行为数据，记录了用户在平台上的购买事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月。
地理范围：数据来源未明确标注，但根据品牌和商品品类推测，可能包含全球范围内的用户购买行为。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：event_time（事件发生时间）、event_type（事件类型，此处为purchase购买行为）、product_id（商品ID）、brand（品牌）、price（价格）、user_id（用户ID）、user_session（用户会话ID）、target（目标变量，表示是否为购买行为）、cat_0, cat_1, cat_2（商品类别，分为三级分类）、timestamp（时间戳）、ts_hour, ts_minute, ts_weekday, ts_day, ts_month, ts_year（时间维度细分）。
数据格式：CSV格式，文件名为C_purchase (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、购买预测、推荐系统构建等领域。
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研究，如用户购买模式分析、购买时间预测、商品关联分析等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、用户画像构建、销售预测等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化商品推荐策略、调整营销活动、改善用户体验等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为的规律与趋势，帮助用户实现优化推荐算法、提升销售业绩等目标。
