电商用户行为分析数据集DF-Refined-E-commerceUserBehaviorAnalysisDataset-alvaromendizabal
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，用户行为，数据集，行为分析，点击流，机器学习，推荐系统，数据挖掘
数据概述： 该数据集为DF-Refined，主要记录了电商平台用户的行为数据，包括用户浏览、点击、加购、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间范围需参考数据集描述。
地理范围：数据覆盖了多个地区的用户，具体地区范围需参考数据集描述。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（浏览、点击、加购、购买等）、时间戳、商品类别、商品价格等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台公开数据，并已进行清洗和匿名化处理。
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，特别是在用户画像、个性化推荐、用户流失预测等方面具有重要价值。
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、用户画像构建、行为序列分析等研究，如用户购买路径分析、用户偏好挖掘等。
行业应用：可以为电商平台、零售商等提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，帮助优化商品推荐、改进用户界面、提升用户转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电商分析等课程的辅助材料，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电商用户行为规律，帮助用户实现个性化推荐、用户流失预测等目标，为电商平台的运营和发展提供数据支持。
