电商用户行为数据分析数据集E-commerceUserBehaviorData-ysradursun
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 行为分析, 商品推荐, 市场营销, 销售预测, 购物篮分析, 数据挖掘
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各类交互行为，如浏览、购买、添加购物车等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年10月至11月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从品牌和商品信息推测可能来源于国际电商平台。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：event_time（事件发生时间）、event_type（事件类型）、product_id（商品ID）、category_id（商品类别ID）、category_code（商品类别代码）、brand（品牌）、price（价格）、user_id（用户ID）、user_session（用户会话ID）。
数据格式：CSV格式，文件名为ecommerce_oct_nov_2019.csv，数据以表格形式组织，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商用户行为数据集，经过整理和脱敏。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、销售预测等研究。
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：适用于电商领域的用户行为研究，如用户购物路径分析、用户购买意向预测、用户画像构建等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，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：支持电商平台制定营销策略、优化产品定价、调整库存管理等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和电商运营。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、分析商品销售趋势、优化个性化推荐算法，从而提升电商平台的销售业绩和用户满意度。
