电商用户交易行为数据集E-commerceUserTransactionBehavior-lakshmisayyapureddy
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 交易行为, 用户画像, 支付信息, 浏览器信息, 市场分析, 数据隐私, 风险评估
数据概述：
该数据集包含模拟的电商用户交易数据，记录了用户的购物行为和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含地址信息、语言偏好，可用于初步的用户地域分析。
数据维度：包括用户地址、商品信息（Lot）、交易时间（AM or PM）、浏览器信息、公司名称、信用卡信息（卡号、有效期、安全码、提供商）、电子邮件、职业、IP地址、语言偏好以及购买价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为ecommerce.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：模拟生成，用于演示和研究目的。
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：适用于电商用户行为分析、市场调研、用户画像构建等方面的研究，例如分析用户购物习惯、支付偏好等。
行业应用：为电商平台、市场营销公司提供数据支持，可用于用户细分、个性化推荐、风险控制、反欺诈等。
决策支持：支持电商企业进行市场策略制定、用户体验优化和风险管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解电商交易数据，进行数据建模和分析实践。
此数据集特别适合用于探索用户交易行为与多种因素之间的关系，帮助用户构建用户画像、优化营销策略、提升风控能力等。
