电商用户行为点击数据集-dorismugah
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，点击数据，推荐系统，行为分析，数据挖掘，机器学习，市场营销
数据概述： 该数据集包含电商平台的用户点击行为数据，记录了用户在浏览，搜索，点击商品等过程中的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段，例如数周或数月。
地理范围：数据覆盖了电商平台的用户，没有明确的地理区域限制，通常为全球范围。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，点击时间戳，点击类型（如浏览，加入购物车，购买等），页面来源，以及其他相关信息。
数据格式：数据提供CSV或JSON格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析，推荐系统构建，市场营销策略优化等领域的研究和应用。
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：适用于用户行为模式分析，个性化推荐算法研究，用户画像构建等学术研究，如分析用户浏览路径，预测用户购买意向等。
行业应用：可以为电商平台，广告平台等提供数据支持，特别是在精准营销，用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析，帮助商家优化商品推荐策略，提升用户转化率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐系统构建等技术。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为规律，帮助用户实现个性化推荐，提升用户体验，优化营销策略等目标，为电商平台的数据驱动决策提供支持。
