黑色星期五购物用户行为数据集BlackFridayShoppingUserBehaviorDataset-ranjankumarchoubey
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购物分析, 市场营销, 消费者画像, 行为预测, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台在“黑色星期五”促销期间的购物用户行为数据，记录了用户的基本信息、商品购买记录和消费金额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但推断为“黑色星期五”促销活动期间。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了用户在电商平台上的购物行为。
数据维度：数据集包括User_ID（用户ID）、Product_ID（商品ID）、Gender（性别）、Age（年龄）、Occupation（职业）、City_Category（城市类别）、Stay_In_Current_City_Years（在当前城市居住年限）、Marital_Status（婚姻状况）、Product_Category_1/2/3（商品类别）、Purchase（购买金额）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为BlackFriday.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、市场营销策略研究和消费趋势预测等领域。
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：适用于电商用户行为分析、消费者画像构建、市场细分等学术研究，如购物偏好分析、购买决策影响因素研究等。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持电商平台的销售策略制定、用户体验优化和产品推广，帮助企业提高销售额和用户满意度。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的实训材料，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购物行为规律、评估促销活动效果，并为个性化推荐系统提供数据支持，从而帮助用户优化营销策略、提升销售业绩。
