用户行为商品价格关联分析训练数据集UserBehaviorProductPriceCorrelationAnalysisTrainingDataset-yujingjjy
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品价格, 聚类分析, 电商数据, 行为预测, 市场营销, 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，记录了用户在浏览、加入购物车和购买商品过程中的行为特征以及商品价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于分析一般电商平台的用户行为。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：
频率类：用户浏览、加入购物车、购买的频率。
价格类：商品的最大价格、最小价格、浏览价格、加入购物车价格、购买价格。
统计类：价格的均值、标准差、最小值和最大值，分别对应于浏览、加入购物车和购买行为。
聚类标签：每个用户行为记录被分配的聚类标签，用于用户行为模式的识别。
数据格式：CSV格式，文件名为trainsample2csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为记录的匿名化处理，已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、价格预测和市场营销策略研究。
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、个性化推荐算法研究、商品价格敏感度分析等研究。
行业应用：为电商平台、市场营销公司提供数据支持，尤其适用于用户画像构建、精准营销、动态定价等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化商品推荐策略、调整营销活动、改进用户体验等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和数据挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品价格之间的关联关系，帮助用户优化营销策略、提升用户转化率和实现精准推荐。
