电商用户行为与商品浏览数据集E-CommerceUserBehaviorandProductBrowsingDataset-gcspkmdr
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 浏览行为, 性别预测, 推荐系统, 序列分析, 行为序列, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户浏览行为数据，记录了用户在平台上的会话信息，以及浏览的商品列表和用户性别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年11月至12月。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为面向全球用户的电商平台。
数据维度：包括“session_id”（用户会话ID）、“startTime”（会话开始时间）、“endTime”（会话结束时间）、“ProductList”（用户浏览的商品列表，商品编码以“A/B/C/D”的格式进行组织）和“gender”（用户性别）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample.csv三个文件，便于数据分析和建模。其中train.csv包含用户会话信息和性别标签，test.csv仅包含用户会话信息，sample.csv包含会话ID和性别信息。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐和用户画像构建等研究。
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：适用于用户行为分析、推荐系统优化、个性化营销策略研究等方向的学术研究，例如基于浏览序列的商品推荐、用户性别预测等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、精准营销、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析、商品推荐策略优化和市场营销决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户浏览行为模式，构建个性化推荐模型，以及预测用户性别等，帮助用户实现提升用户体验、优化商品推荐、改进营销策略等目标。
