电商平台用户行为分析数据集E-commercePlatformUserBehaviorAnalysis-karankumawat17
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商, 销售预测, 市场营销, 客户画像, 产品推荐, 行为数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的交互行为以及商品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2024年05月06日到2024年07月22日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据包含城市信息，可用于城市层面的分析。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
event_timestamp：用户行为发生的时间戳。
customer_id：用户唯一标识。
customer_age：用户年龄。
customer_gender：用户性别。
product_id：商品唯一标识。
city_：用户所在城市。
selling_price：商品销售价格。
competetion_selling_price：竞争对手的商品销售价格。
cvr：转化率。
数据格式：CSV格式，文件名为assignment_datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、销售预测、市场营销等领域的研究。
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分析，例如用户购物习惯分析、用户画像构建、销售预测等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在产品推荐、个性化营销、定价策略等方面。
决策支持：支持电商平台的决策制定和策略优化，例如优化产品推荐算法，提高转化率等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为与销售额之间的关系，帮助用户实现优化销售策略、提升用户体验等目标。
