特征工程电商用户行为数据集FeatureEngineeringE-commerceUserBehaviorData-tma182
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 特征工程, 数据分析, 行为预测, 点击流, 机器学习, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的各种交互行为，如浏览、点击、加购和购买等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可用于静态或时间序列分析。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确具体地域，推测为平台用户行为数据。
数据维度：数据集包含用户ID、商品ID、行为类型（浏览、点击、加购、购买）、时间戳等关键数据。
数据格式：CSV格式，文件名为FeatEng.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、特征工程和构建预测模型。
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、推荐系统、个性化营销等领域的研究，如用户画像构建、行为序列分析。
行业应用：为电商行业提供数据支持，尤其在用户行为预测、商品推荐、精准营销等方面具备实用价值。
决策支持：支持电商平台优化用户体验、提升转化率，制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、预测用户购买意愿，帮助用户实现提升用户粘性、优化商品推荐等目标。
