电商用户行为多分类数据集E-commerceUserBehaviorMulticlassClassificationDataset-sayantanray98
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商, 多分类, 机器学习, 用户画像, 购物偏好, 数据挖掘, 客户细分
数据概述：
该数据集包含电商平台用户的行为数据，记录了用户在平台上的浏览和购买行为，用于用户行为分析和多分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可推测为电商平台用户的数据。
数据维度：
user_id：用户唯一标识符；
age：用户年龄；
gender：用户性别；
browsing_history：浏览历史记录，数值型；
purchase_history：购买历史记录，数值型；
electronics：用户是否购买电子产品（0或1）；
clothing：用户是否购买服装（0或1）；
groceries：用户是否购买生鲜食品（0或1）；
purchase_combination：购买组合，数值型，代表用户购买商品种类的组合。
数据格式：CSV格式，文件名为ecommerce_user_data_multiclass_classification.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于电商用户行为分析、用户画像构建、购物偏好预测以及多分类模型的训练与评估。
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：适用于用户行为分析、数据挖掘、机器学习等领域的研究，如用户细分、购物篮分析、个性化推荐等。
行业应用：为电商行业提供数据支持，尤其适用于用户行为预测、精准营销、个性化推荐系统、用户体验优化等。
决策支持：支持电商平台的市场策略制定、产品优化和用户运营。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电商分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据和构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、预测用户购买倾向、提升个性化推荐精度，以及优化电商平台的运营策略。
