用户行为电商点击预测数据集UserBehaviorE-commerceClickPrediction-huynhtruc109
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商, 点击预测, 行为序列, 机器学习, 数据挖掘, 推荐系统, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在浏览商品时的点击、购买等行为，旨在用于预测用户后续的点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态的用户行为快照。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体地理位置，通常反映全球或特定区域的用户行为。
数据维度：数据集中包含用户ID、商品ID、点击时间、点击位置、用户行为类型等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为df16_nopre.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为日志，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、点击预测和个性化推荐等领域的研究。
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、点击率预估等方面的学术研究。
行业应用：可以为电商平台、广告平台等提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的商品推荐策略优化、广告投放效果评估、用户体验改进等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为规律，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，预测用户对商品的潜在兴趣，从而优化推荐算法，提升用户购物体验。
