电商用户行为分析购买预测数据集E-commerceUserBehaviorAnalysisPurchasePrediction-lichenglong9
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为分析, 购买预测, 行为序列, 数据挖掘, 机器学习, 推荐系统, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的浏览、加购、购买等行为，并提供了预测用户购买行为的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可用于静态行为分析。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体国家或地区，可视为全球用户行为数据。
数据维度：包括用户ID、商品ID、行为类型（浏览、加购、购买等）和预测目标（是否购买）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submitcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为日志，经过脱敏处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、购买预测、用户画像构建等领域。
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、购买预测、推荐系统等方面的学术研究，如用户行为序列建模、购买意图识别等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、用户增长策略等方面具有实用价值。
决策支持：支持电商平台优化用户体验、提升转化率、制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和购买预测。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式与购买行为之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升销售业绩等目标。
