电商用户购物时长预测数据集-oossiiris
数据来源：互联网公开数据
标签：电商,用户行为,购物时长,时间序列,机器学习,预测,回归分析,数据分析
数据概述：
本数据集旨在预测电商平台用户在网站上的购物时长，包含用户会话数据。数据集提供了用户在电商平台上的会话信息，包括会话ID、会话编号、客户端软件信息、设备详情、日期、是否购买、是否加入购物车、是否成功结账等关键特征，以及用户在该会话中花费的总时长（秒）作为目标变量。
数据集包含训练集(Train.json, 5429行 x 9列)和测试集(Test.json, 2327行 x 8列)，其中训练集包含目标变量"time_spent"。
数据用途概述：
该数据集适用于电商平台用户行为分析、购物时长预测、推荐系统优化等多种应用场景。数据分析师和机器学习工程师可以利用此数据构建回归模型，预测用户在平台上的购物时长，从而优化用户体验，提升转化率。具体用途包括：
1. 用户行为分析：研究用户在不同设备、不同时间段的购物行为差异。
2. 个性化推荐：根据用户购物时长预测，优化推荐算法，提升推荐的精准度。
3. 市场营销策略：根据购物时长预测，制定更有针对性的营销活动。
4. 用户体验优化：识别可能导致用户购物时间过短或过长的因素，从而优化网站设计和用户体验。
5. 竞赛与学术研究：用于机器学习竞赛，进行回归模型训练，提升模型在未见数据上的泛化能力。
