电商平台用户购物行为分析数据集E-commercePlatformUserPurchaseBehaviorAnalysis-cristhianne
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 购物行为, 用户分析, 消费数据, 市场营销, 销售分析, 优惠活动, 数据挖掘
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，记录了用户在平台上的交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年11月到2024年2月。
地理范围：数据覆盖的区域，主要为印度各城市。
数据维度：数据集包括用户ID（CID）、交易ID（TID）、性别（Gender）、年龄组（Age Group）、购买日期（Purchase Date）、商品类别（Product Category）、是否使用折扣（Discount Availed）、折扣名称（Discount Name）、折扣金额（Discount Amount (INR)）、毛额（Gross Amount）、净额（Net Amount）、支付方式（Purchase Method）和购买地点（Location）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为project1_df.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台交易记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于研究用户购物习惯、消费行为分析、市场营销策略优化等。
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：适用于电商领域的用户行为研究，如用户购买偏好分析、促销活动效果评估、用户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司和零售商提供数据支持，特别是在用户画像构建、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化产品组合、调整定价策略、提升用户体验等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户在不同商品类别、支付方式和优惠活动下的消费行为差异，帮助用户实现优化营销策略、提升销售额等目标。
