电商平台用户搜索行为分析数据集E-commercePlatformUserSearchBehaviorDataset-rohithnalluri
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 搜索分析, 点击率, 推荐系统, 市场营销, 数据挖掘, 商品分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户搜索行为数据，记录了用户在平台上的搜索关键词、商品浏览、点击、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含了30天、7天、60天等时间窗口的统计指标，表明数据具有一定的时效性。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但包含城市ID，可以用于地域性分析。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖了用户搜索关键词、商品ID、城市ID、查询类型、是否点击、总点击次数、会话浏览量、过去30天内查询商品的点击次数、点击率（CTR）、预测的商品类别和子类别、商品名称、品牌名称、类别名称、子类别名称、最新利润、节省金额、广告收入、总独立订单数、过去30天内商品添加到购物车的次数、商品CTR等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，适用于数据分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场营销策略制定等领域。
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：适用于用户行为分析、个性化推荐算法研究、搜索意图分析等方面的学术研究。
行业应用：为电商平台、市场营销公司提供数据支持，尤其在优化搜索体验、提升商品推荐准确性、制定精准营销策略等方面具备实用性。
决策支持：支持电商平台的商品管理、用户行为分析、市场趋势预测等决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、推荐系统等相关领域。
此数据集特别适合用于探索用户搜索行为与商品点击、购买之间的关联关系，并用于构建推荐模型、预测用户行为、优化平台的用户体验。
