黑色星期五电商用户购物行为数据集BlackFridayE-commerceUserShoppingBehavior-raviranjandubey
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 购物行为, 用户画像, 市场分析, 行为预测, 消费者分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台在黑色星期五促销期间的用户购物行为数据，记录了用户的个人信息、购买的商品信息以及相关的用户行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于“黑色星期五”这一主题，可推断为特定促销活动期间的数据。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的电商平台用户。
数据维度：包括用户ID、商品ID、性别、年龄、职业、城市类别、居住时长、婚姻状况、商品类别（1-3）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为blackFriday_test.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、市场营销策略研究以及商品推荐系统开发。
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：适用于市场营销、消费者行为等领域的学术研究，如用户购物偏好分析、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构等提供数据支持，特别是在用户画像构建、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的营销策略制定、商品推荐优化和用户体验提升。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户在促销活动中的购物行为模式，帮助用户实现精准营销、提升销售业绩等目标。
