电商用户行为及商品数据分析数据集_E_commerce_User_Behavior_and_Product_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 商品数据, 购物分析, 用户画像, 行为预测, 数据挖掘, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据和商品信息，记录了用户在平台上的浏览、购买、评论等行为以及商品的基本属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间段，但包含了用户注册、商品上架等时间戳，可用于分析用户行为的时间序列特征。
地理范围：数据未明确标示地理位置信息，但包含了城市、省份等字段，可用于进行用户地域分布分析。
数据维度：数据集包括用户数据（user_id, age, sex, user_reg_tm, user_lv_cd等）、商品数据（sku_id, brand, shop_id, cate, market_time等）、店铺数据（vender_id, shop_id, fans_num, vip_num, shop_reg_tm, shop_score等）、评论数据（dt, sku_id, comments, good_comments, bad_comments）以及用户行为数据（user_id, sku_id, action_time, module_id, type）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个CSV文件，分别对应用户、商品、店铺、评论和用户行为等不同类型的数据。
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、商品推荐、市场营销策略研究等领域，如用户画像构建、购买意向预测、用户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在精准营销、个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品定价策略、促销活动效果评估、用户留存率提升等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为规律、商品之间的关联关系，以及预测用户未来的购买行为，帮助用户提升决策效率，优化营销策略。
