谷歌商品销售行为分析数据集-2020年-andrewbordei

谷歌商品销售行为分析数据集-2020年-andrewbordei 数据来源：互联网公开数据 标签：谷歌,商品,销售,用户行为,电子商务,推荐系统,数据分析,大数据,行为数据 数据概述： 本数据集包含了2020年谷歌商品商店的销售及用户行为数据，数据量超过3GB，通过SQL查询从BigQuery平台获取。数据主要为类别型数据，涵盖了用户在谷歌商品商店的浏览、购买、购物车等行为，以及商品相关信息，例如商品类别、价格等。

数据用途概述： 该数据集适用于用户行为分析、商品推荐系统构建、市场营销策略制定等多种场景。数据分析师可以利用该数据探索用户购买模式，评估不同商品的销售表现；机器学习工程师可以基于该数据构建个性化推荐系统，提升用户购物体验和销售额；市场营销人员可以利用该数据优化广告投放策略，提高市场活动的ROI。此外，该数据集也适合作为学习和实践类别型数据分析的优秀案例。