数据挖掘挖掘用户行为数据集DataMiningUserBehaviorDataset-truongquochuy12321
数据来源：互联网公开数据
标签：数据挖掘，用户行为，数据集，电子商务，机器学习，数据分析，消费者行为，电商研究
数据概述： 该数据集由Huy Huit提供，经过清理和整理，主要记录了用户在电子商务平台上的行为数据，适合用于用户行为分析，数据挖掘等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据覆盖了电商平台的多个用户群体，具体包括来自不同地区的消费者。
数据维度：数据集包括用户行为数据，涵盖用户ID，浏览记录，购买记录，搜索关键词，页面停留时间，产品评价等变量。
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：数据来源于电子商务平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务，用户行为分析，数据挖掘等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，消费者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：适用于用户行为分析，消费者行为预测，购物车分析等研究，如用户行为模式分析，购物偏好预测等。
行业应用：可以为电子商务行业提供数据支持，特别是在用户行为分析，推荐系统优化和营销策略制定方面。
决策支持：支持电子商务平台的用户行为分析和策略优化，帮助商家制定科学的营销和产品策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及电子商务课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，数据挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为的规律与趋势，帮助用户实现用户行为预测，推荐系统优化等目标，提升电子商务平台的服务质量和用户体验。
