电商用户行为与商品购买预测数据集E-commerceUserBehaviorandProductPurchasePrediction-nqnshift12
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购买预测, 推荐系统, 数据挖掘, 商品分析, 行为分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，包括浏览、加购、购买等行为，以及商品的相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来源于全球范围内的电商用户。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（如浏览、加购、购买等）、时间戳以及商品属性等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，文件名为full_group (1).csv，包含结构化的用户行为数据，column_names.txt可能包含了数据集中各列的含义。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、购买预测等研究。
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：适用于电商用户行为分析、个性化推荐算法研究等领域，如用户购买意愿预测、商品关联分析等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，可用于优化用户体验、提升商品推荐准确度、改进营销策略等。
决策支持：支持电商平台的精准营销、库存管理和供应链优化。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式，预测用户未来的购买行为，从而实现个性化推荐和精准营销。
