用户行为电商购买预测训练数据集UserBehaviorE-commercePurchasePredictionTrainingDataset-divanshu22
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 购买预测, 行为序列, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 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浏览、加购、购买等行为，用于构建用户购买行为预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态行为数据集使用。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体国家或地区。
数据维度：包括用户ID、商品ID、行为类型（浏览、加购、购买等）、时间戳等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、购买预测和个性化推荐等领域。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如用户购买意向预测、用户行为序列分析等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的运营策略优化、商品推荐策略调整等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户行为与购买之间的关系，帮助用户实现更精准的购买预测和个性化推荐。
