电商用户行为分析数据集E-commerceUserBehaviorAnalysis-manubasavaraja
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 推荐系统, 购物篮分析, 行为预测, 点击流, 市场营销, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在购物过程中的各类交互事件，例如浏览、加入购物车、购买等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，可推测为全球电商用户行为。
数据维度：数据集包括event_time（事件发生时间）、event_type（事件类型）、product_id（商品ID）、brand（品牌）、price（价格）、user_id（用户ID）、user_session（用户会话）、target（目标变量，可能代表购买行为或转化）、cat_0、cat_1、cat_2、cat_3（商品类别）、timestamp（时间戳）、ts_hour、ts_minute、ts_weekday、ts_day、ts_month、ts_year（时间维度细化）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：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、商品推荐、市场营销策略研究和预测建模等。
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、推荐系统、购物篮分析等领域的研究，如用户购物路径分析、用户行为预测、个性化推荐算法研究等。
行业应用：为电商平台、市场营销部门提供数据支持，尤其在用户画像构建、精准营销、商品推荐、促销活动效果评估等方面具备实用性。
决策支持：支持电商平台的运营决策，例如优化商品展示、改进用户体验、提升转化率、制定个性化营销策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，帮助用户构建用户行为预测模型、优化推荐系统、提升用户购物体验。
