电商用户行为预测特征工程数据集_E_commerce_User_Behavior_Prediction_Feature_Engineering
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 特征工程, 机器学习, 行为预测, 数据挖掘, 购物篮分析, 用户画像
数据概述：
该数据集包含电商平台的用户行为特征，记录了用户在平台上的交互行为，用于用户行为预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据未明确地域限制，但反映了电商用户在平台上的普遍行为。
数据维度：数据集可能包含用户ID、商品ID、行为类型（如浏览、加购、购买等）、时间戳等关键特征，用于构建用户行为模型。
数据格式：CSV格式，文件名为fe2_lgbm.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行特征工程处理，提取了用户行为的统计特征。
该数据集适合用于用户行为预测、个性化推荐、用户画像构建等。
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：适用于电商用户行为分析、个性化推荐算法等学术研究。
行业应用：为电商平台提供用户行为预测、用户画像构建、精准营销等数据支持。
决策支持：支持电商平台优化用户体验、提升销售转化率、制定个性化营销策略。
教育和培训：作为电商数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与购买意愿之间的关系，从而优化推荐策略、提升用户粘性。
