电商用户行为预测训练数据集_E_commerce_User_Behavior_Prediction_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 行为预测, 点击流数据, 数据分析, 机器学习, 推荐系统, 数据集
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交互行为，用于用户行为预测、个性化推荐等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推测为电商平台的用户群体。
数据维度：
new_test.csv：测试集，包含用户行为数据。
training.parquet：训练集，包含用户行为数据。
validation.parquet：验证集，包含用户行为数据。
数据格式：CSV和Parquet格式，CSV格式为new_test.csv，Parquet格式为training.parquet和validation.parquet，Parquet格式更适合大规模数据存储和分析。
来源信息：数据来源于公开的电商用户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、预测、推荐系统构建和机器学习模型训练。
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、推荐算法研究等领域，例如用户点击行为预测、用户购买意向预测等。
行业应用：为电商行业提供数据支持，用于提升用户体验、优化商品推荐、个性化营销等。
决策支持：支持电商平台进行用户行为分析、用户画像构建、精准营销策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测。
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，提升推荐系统的准确性。
