电商平台用户购物行为数据集E-commercePlatformUserShoppingBehaviorDataset-farahmohsensamy
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 购物行为, 用户画像, 交易数据, 商品分析, 零售, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购物交易数据，记录了用户在平台上的购物行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，由时间戳转换而来，推测为2024年左右的交易数据。
地理范围：数据主要来源于埃及地区的电商平台。
数据维度：数据集包括Transaction_ID（交易ID），Customer_ID（顾客ID），Item_ID（商品ID），Date（交易时间），Rating（商品评分），Payment_Method（支付方式），Amount（商品单价），Total_Purchases（总购买次数），Total_Amount_EGP（总消费金额），Customer_（顾客姓名），Customer_Email（顾客邮箱），Country（国家），Age（年龄），Gender（性别），Product_Category（商品类别），Product_Type（商品类型），Product_Brand（商品品牌）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_transactions_dataset (3).csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于电商平台交易记录。
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：适用于电商用户行为分析、市场营销策略研究、个性化推荐系统研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，特别是在用户画像构建、精准营销、商品销售预测等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化产品结构、调整营销策略、提升用户体验等。
教育和培训：作为电商数据分析、用户行为分析等课程的辅助材料，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行为与商品特性、用户画像之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提升销售额等目标。
