用户行为及商品交易数据集_User_Behavior_and_Product_Transaction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 商品推荐, 市场营销, 客户关系管理, 行为序列, 销售预测, 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、点击、搜索、加购、促销互动、订单等行为，以及商品相关的属性和交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2019年9月到2022年10月的用户行为和交易事件。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台的用户活动数据，可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖用户会话、点击、浏览、搜索、加购、促销活动、订单信息、商品信息等多个维度的数据。核心字段包括会话ID、事件名称、事件ID、流量来源、日期、时间、商品ID、数量、价格、促销码、支付状态等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个独立的文件，每个文件代表不同类型的用户行为或交易事件，例如点击、加购、订单等，另有包含用户和商品信息的合并文件。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志和交易记录，经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、销售预测、市场营销等领域的研究和应用。
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、个性化推荐算法研究、用户画像构建、购物篮分析等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司等提供数据支持，特别是在用户行为分析、精准营销、产品优化、销售预测等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化商品推荐、提升转化率、改进用户体验、制定营销策略等。
教育和培训：作为数据分析、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和电商业务。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、预测用户购买意愿、优化商品推荐策略，从而帮助用户提升销售业绩。
