消费者行为预测实验-线上购物用户购买意愿数据集-2023年-bhanupratapbiswas

消费者行为预测实验-线上购物用户购买意愿数据集-2023年-bhanupratapbiswas 数据来源：互联网公开数据 标签：消费者行为, 购买意愿, 线上购物, 行为预测, 数据分析, 机器学习, 用户画像 数据概述： 本数据集记录了2023年线上购物用户在浏览、搜索、加入购物车等一系列行为后，最终是否完成购买行为的数据。数据集包含了用户的匿名化个人信息、浏览商品信息、购物行为记录（如点击、停留时间、加入购物车、收藏等）、交易信息（如支付方式、订单金额等）以及最终的购买结果（是否购买）。数据来源于某大型电商平台的用户行为日志，经过脱敏处理，确保用户隐私安全。

数据用途概述： 该数据集可用于研究和预测线上购物用户的购买行为，包括但不限于：用户购买意愿分析、个性化推荐系统构建、营销策略优化、用户画像构建、用户流失预警等。研究人员可以利用此数据训练机器学习模型，预测用户是否会购买某商品，从而帮助电商平台提升销售额和用户体验。同时，该数据集也适用于学术研究，例如行为经济学、消费者心理学等领域。