零售行业用户行为分析数据集RetailUserBehaviorAnalysisDataset-aishikai
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，用户行为，数据集，市场分析，消费者行为，电子商务，数据分析，商业智能
数据概述：该数据集来源于GLR-Utils项目，记录了零售行业的用户行为数据，适用于市场分析、消费者行为研究等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的零售商场和电商平台，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括用户访问记录、购买行为、浏览路径、商品评价、用户特征（如年龄、性别、地理位置等）、促销活动等变量。还包括市场分析所需的历史行为数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于GLR-Utils项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的市场分析、消费者行为研究、电子商务等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、用户行为预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于消费者行为分析、市场趋势预测、用户画像构建等研究，如用户购买决策的影响因素分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在用户行为预测、个性化推荐和市场策略制定方面。
决策支持：支持零售企业的用户行为分析和策略优化，帮助商家制定科学的市场推广和用户增长策略。
教育和培训：作为市场分析、消费者行为研究及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、市场预测等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业用户行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的市场分析，优化用户增长策略，提高销售效率和市场竞争力。
