电商平台用户商品购买行为数据集E-commerceUserProductPurchaseBehavior-koteeswarannagarajan
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 购物行为, 商品推荐, 人口统计学, 数据挖掘, 市场营销, 用户画像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户商品购买行为数据，记录了用户的基本信息、购买的商品信息以及相关的行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时段内的用户行为快照。
地理范围：数据可能来源于特定电商平台的用户，未明确指出具体地理范围，但可从“City_Category”字段推断用户居住地。
数据维度：数据集包括“User_ID”（用户ID）、“Product_ID”（商品ID）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Occupation”（职业）、“City_Category”（城市类别）、“Stay_In_Current_City_Years”（在当前城市居住年限）、“Marital_Status”（婚姻状况）、“Product_Category_1/2/3”（商品类别）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和处理。数据中包含数值型、文本型和缺失值（null）等多种数据类型。
该数据集适用于用户画像构建、商品推荐系统开发、市场营销策略分析等多种应用场景。
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：适用于市场营销、消费者行为分析等领域的学术研究，如用户购买偏好分析、用户生命周期价值评估等。
行业应用：为电商平台、零售行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的市场策略，如产品定价、促销活动策划、市场细分等。
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理解用户行为模式。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与人口统计学特征之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升销售额等目标。
