电商平台用户行为与商品销售数据集E-CommerceUserBehaviorandProductSales-onigbenga
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 零售, 用户行为分析, 商品销售, 市场营销, 消费者行为, 数据挖掘, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为和商品销售数据，记录了用户在平台上的购物行为和商品交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了2017年至2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括不同国家和地区的消费者。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：用户ID、用户名、用户邮箱、用户性别、用户IP地址、商品名称、商品价格、商品成本、商品类别、用户所在国家、用户所在洲、下单时间、下单日期、下单月份、购买数量、单品折扣、实际售价以及下单年份。
数据格式：CSV格式，文件名为E-Commerce Dataset.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据，已进行匿名化处理和标准化清洗。
该数据集适合用于电商领域的用户行为分析、销售预测、市场营销策略制定等研究。
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、市场趋势研究、消费者画像构建等学术研究，如用户购买偏好分析、价格弹性分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售商和市场营销机构提供数据支持，特别是在优化商品推荐、制定个性化营销策略、提升用户转化率等方面。
决策支持：支持电商平台和零售商的决策制定，如库存管理、定价策略优化、促销活动效果评估等。
教育和培训：作为电商数据分析、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领域的运作规律。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品销售之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提升销售业绩等目标。
