用户行为数据分析数据集UserBehaviorDataAnalysis-edahalis
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 客户价值, 订单渠道, 市场营销, 客户细分, 消费习惯, 电子商务, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的数据，记录了用户的购物行为和消费习惯。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据字段名称推测数据可能来源于2020年至2021年。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于分析用户在不同渠道的消费行为。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如用户ID(master_id)、订单渠道(order_channel, last_order_channel)、首次订单日期(first_order_date)、末次订单日期(last_order_date, last_order_date_online, last_order_date_offline)、线上线下订单总数(order_num_total_ever_online, order_num_total_ever_offline)、线上线下总消费额(customer_value_total_ever_offline, customer_value_total_ever_online)以及用户感兴趣的商品类别(interested_in_categories_12)。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为数据，经过脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户价值评估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：适用于用户行为分析、客户生命周期价值(CLTV)建模等研究，例如分析不同渠道的用户消费行为差异。
行业应用：为电商平台、市场营销部门提供数据支持，尤其在用户细分、个性化推荐、营销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业优化营销策略、提升客户满意度和增加营收。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生理解用户行为分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索用户在不同渠道的消费行为模式，评估客户价值，并为企业提供数据驱动的决策支持。
