电商用户行为分析数据集_E_commerce_User_Behavior_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购物篮分析, 点击流分析, 订单数据, 推荐系统, 数据挖掘, 行为预测
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购物行为，包括点击、加入购物车、下单等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但从版本号v6_0到v6_3推断，可能涵盖一段时间内的用户行为。
地理范围：数据覆盖电商平台的用户行为，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集主要包含以下类型的数据：top_15_buy2buy, top_15_carts_orders, top_20_clicks。具体数据项和变量需要进一步解压缩后查看.
数据格式：数据主要以.pqt（Parquet）格式存储，并包含一个.csv文件。Parquet是一种列式存储格式，适用于大数据分析。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录。
该数据集适合用于用户行为分析、个性化推荐、市场营销等领域的研究。
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、推荐算法研究、市场营销策略分析等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司等提供数据支持，特别是在用户画像构建、个性化推荐系统优化、营销活动效果评估等方面。
决策支持：支持电商平台进行用户行为分析，优化产品推荐、提升用户体验、制定精准营销策略。
教育和培训：作为数据科学、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。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、预测用户购买意向、优化推荐算法，从而提升用户转化率和平台收益。
