电商用户行为与商品交易数据集E-commerceUserBehaviorandProductTransactionDataset-vijayandika
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 商品分析, 交易数据, 客户画像, 市场营销, 推荐系统, 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和商品交易数据，记录了用户在平台上的浏览、购买等行为以及相关的商品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含了用户注册、首次加入时间、交易创建时间等时间戳，可用于分析用户行为随时间的变化。
地理范围：数据覆盖了印度尼西亚地区的用户，包括用户家庭所在地和交易发生地。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
customer.csv：包含用户基本信息，如用户ID、姓名、性别、出生日期、设备类型、位置信息等。
transactions.csv：记录了用户的交易信息，包括交易时间、用户ID、商品元数据、支付方式、支付状态、促销信息、运费、发货日期限制、总金额等。
product.csv：包含商品信息，如商品ID、性别、主类别、子类别、商品类型、颜色、季节、年份、用途和商品展示名称等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为和商品交易记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场营销策略制定等。
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：适用于电商领域的用户行为分析、客户画像构建、购买行为预测等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，特别是在用户个性化推荐、促销活动效果评估、用户生命周期价值分析等方面。
决策支持：支持电商平台的产品优化、营销策略调整和用户体验提升。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式、分析商品偏好、优化个性化推荐算法，从而帮助用户实现提升销售额、改善用户体验等目标。
