用户行为分析电商数据集_User_Behavior_Analysis_E_commerce_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商, 行为数据, 推荐系统, 点击流, 购买预测, 数据挖掘, 机器学习
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、点击、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度： 数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围： 数据未标明地理位置，推测为电商平台的用户行为数据。
数据维度： 数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（如点击、加入购物车、购买等）、时间戳等关键信息。
数据格式： CSV格式，文件名为engineered_data.csv，便于进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和个性化营销等领域。
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、推荐算法研究、用户画像构建等学术研究。
行业应用： 可以为电商行业提供数据支持，特别是在商品推荐、个性化营销、用户行为预测等方面。
决策支持： 支持电商平台的运营决策，如优化商品推荐策略、改进用户体验等。
教育和培训： 作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式和购买决策过程，帮助用户实现精准营销、提升用户粘性和销售额。
