用户行为分析与交易预测数据集UserBehaviorAnalysisandTransactionPredictionDataset-taeyeons
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电子商务, 行为预测, 机器学习, 客户关系管理, 网站分析, 流量来源, 交易预测
数据概述：
该数据集包含来自电子商务平台的匿名用户会话数据，记录了用户在网站上的浏览行为和交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据涵盖全球范围，包含了不同国家和地区的用户行为信息。
数据维度：数据集包括以下关键字段：sessionID（会话ID），userID（用户ID），TARGET（目标变量，通常代表用户是否完成交易），browser（浏览器），OS（操作系统），device（设备类型），new（是否为新用户），quality（会话质量），duration（会话时长），bounced（是否跳出），transaction（交易次数），transaction_revenue（交易总额），continent（大洲），subcontinent（次大陆），country（国家），traffic_source（流量来源），traffic_medium（流量媒介），keyword（关键词），referral_path（引荐路径）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的电子商务平台用户行为数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、交易预测、客户细分和市场营销等领域。
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、客户生命周期价值（CLV）评估、网站流量分析等方面的学术研究。
行业应用：为电子商务、在线广告、市场营销等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户行为预测、广告投放优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，制定数据驱动的营销策略，提高转化率和用户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握用户行为分析和预测建模的技能。
此数据集特别适合用于探索用户行为与交易之间的关系，构建预测模型，从而优化用户体验、提升销售业绩。
