用户行为分析电商平台用户数据E-commercePlatformUserData-handesav
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商, 客户价值, 渠道分析, 订单数据, 市场营销, 客户细分, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户的订单信息、消费习惯及渠道偏好等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了用户的首次和最后一次订单日期，可以用于分析用户生命周期和行为变化。
地理范围：数据未限定地理范围，可被用于分析不同区域用户的消费行为差异。
数据维度：数据集包括用户的唯一标识符（master_id）、订单渠道（order_channel）、最后一次订单渠道（last_order_channel）、首次订单日期（first_order_date）、最后一次订单日期（last_order_date）、线上最后一次订单日期（last_order_date_online）、线下最后一次订单日期（last_order_date_offline）、线上总订单数（order_num_total_ever_online）、线下总订单数（order_num_total_ever_offline）、线下总消费金额（customer_value_total_ever_offline）、线上总消费金额（customer_value_total_ever_online）以及感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，方便数据读取和分析。
数据来源：数据来源于电商平台用户行为记录，并经过匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、用户生命周期分析、渠道效果评估和个性化推荐等。
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：适用于市场营销、消费者行为等领域的学术研究，如用户购买路径分析、客户终身价值评估等。
行业应用：为电商行业提供数据支持，尤其是在用户画像构建、精准营销、个性化推荐等方面。
决策支持：支持电商平台的市场策略制定、产品优化和用户体验提升。
教育和培训：作为市场营销、数据分析相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于分析用户在不同渠道的消费行为差异，以及探索影响客户价值的关键因素，从而帮助企业优化营销策略，提升用户粘性和忠诚度。
