用户行为分析电商数据集UserBehaviorAnalysisE-commerceDataset-runningcathy
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 网站流量, Google Analytics, 用户画像, 市场营销, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Google Analytics的电商用户行为数据，记录了用户在电商网站上的浏览、互动和交易行为。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖特定时间段的用户行为记录，具体时间范围取决于原始数据提供。
地理范围：数据来源于全球范围内的用户，包括不同国家和地区的用户访问记录。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如用户渠道分组（channelGrouping）、访问日期（date）、用户ID（fullVisitorId）、访问ID（visitId）、访问次数（visitNumber）、访问开始时间（visitStartTime）、设备信息（device.browser, device.deviceCategory, device.isMobile, device.operatingSystem）、地理位置信息（geoNetwork.city, geoNetwork.continent, geoNetwork.country, geoNetwork.region, geoNetwork.subContinent）、访问指标（totals.bounces, totals.hits, totals.newVisits, totals.pageviews, totals.timeOnSite, totals.transactions）、流量来源（trafficSource.campaign, trafficSource.source, trafficSource.medium, trafficSource.keyword）以及自定义维度（customDimensions.value）等。
数据格式：CSV格式，包含train_v2_drop.csv和test_v2_drop.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的Google Analytics数据，经过脱敏处理。该数据集适合用于用户行为分析、市场营销策略研究以及预测模型构建。
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：适用于电商用户行为分析、用户画像构建、转化路径分析等学术研究，例如用户细分、流失预测等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在市场营销、用户体验优化、个性化推荐等方面。
决策支持：支持电商平台的决策制定，包括广告投放策略优化、网站内容调整、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、机器学习等课程的实训数据，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在电商平台上的行为模式，帮助用户实现提升用户粘性、优化营销策略、提高转化率等目标。
