移动电商用户行为分析数据集MobileE-commerceUserBehaviorAnalysis-ccshenzhen
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动电商, 推荐系统, 行为预测, 用户画像, 数据挖掘, 时序分析, 购物行为
数据概述：
该数据集包含来自天池移动推荐比赛的用户行为数据，记录了用户在移动电商平台上的交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年11月到2014年12月。
地理范围：数据来源于中国地区移动电商平台。
数据维度：数据集包括用户ID（user_id）、商品ID（item_id）、用户行为类型（behavior_type，包括点击、收藏、加购物车、购买）、用户地理位置哈希（user_geohash）、商品类别（item_category）以及行为发生的时间（time）。
数据格式：CSV格式，文件名为tianchi_mobile_recommend_train_user.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于天池移动推荐算法比赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建、用户画像构建等研究。
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、推荐算法研究、个性化推荐等方向的学术研究，如用户行为序列分析、用户兴趣偏好建模等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台提供数据支持，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：支持电商平台的用户运营策略制定、商品管理优化、个性化推荐效果评估等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、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在移动电商平台上的行为模式与购买偏好，帮助用户实现精准推荐、提升用户体验等目标。
