用户行为电商交易预测数据集UserBehaviorE-commerceTransactionPrediction-baoanh
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为分析, 交易预测, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 客户分析, 行为数据
数据概述：
该数据集包含来自Google Analytics的电商用户访问数据，记录了用户在网站上的浏览、交互行为，以及最终的交易情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2016年8月到2018年8月期间的用户行为数据，为期两年。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含了不同国家和地区的用户访问记录。
数据维度：数据集包含多个维度，包括用户设备信息（浏览器、操作系统、设备类型等）、地理位置信息（城市、国家、大洲等）、访问会话信息（访问ID、访问次数、访问时长等）、流量来源信息（渠道分组、广告内容、关键词等）以及交易信息（交易额等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，主要包括train_cleaned.csv（训练集）、test_cleaned.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Google Analytics，已进行清洗和预处理，方便用户直接进行分析和建模。
该数据集适合用于用户行为分析、销售额预测、市场营销策略优化等领域。
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：适用于电商领域的用户行为研究，如用户购买行为分析、用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为电商平台、市场营销公司提供数据支持，尤其在销售额预测、个性化推荐、广告投放优化等方面。
决策支持：支持电商平台的决策制定和策略优化，帮助提升用户体验、增加销售额。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据。
此数据集特别适合用于探索用户访问行为与交易之间的关系，帮助用户实现销售额预测、用户画像构建、个性化营销等目标。
