电商用户行为及交易数据集_E_commerce_User_Behavior_and_Transaction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商, 交易数据, 用户画像, 推荐系统, 客户关系管理, 数据挖掘, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为及交易数据，记录了用户在平台上的浏览、购买、支付等行为，以及商品的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从first_join_date字段推测，数据记录时间可能从2017年开始，直至数据集创建时。
地理范围：数据主要覆盖印度尼西亚地区的用户。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，包括：
customer.csv：用户基本信息，如用户ID、姓名、性别、出生日期、设备信息、地理位置、首次注册时间等。
transactions.csv：用户交易记录，包括交易时间、用户ID、订单ID、会话ID、商品元数据、支付方式、支付状态、促销金额、促销码、运费、预计送达时间、收货地址、总金额等。
product.csv：商品信息，包括商品ID、性别、主类别、子类别、商品类型、颜色、季节、年份、用途、商品展示名称等。
click_stream.csv：用户浏览行为数据，包含用户在平台上的浏览轨迹，如点击的商品、浏览时间等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为和交易记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建、推荐系统开发、市场分析等。
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：适用于电商领域的用户行为分析、用户分群、购买路径分析等研究，以及用户生命周期价值评估。
行业应用：可以为电商平台、零售商、市场营销公司等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户留存、客户关系管理、市场策略优化等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如促销活动效果评估、商品推荐策略优化、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为和电商运作模式。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式、商品关联性、营销活动效果等，帮助用户实现提升销售额、优化用户体验等目标。
