用户行为预测电商点击数据集_E_commerce_Click_Prediction_User_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 点击预测, 行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 推荐系统, 购物篮分析
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、点击等交互行为，用于用户行为分析与预测。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：数据来源未具体说明，推测为电商平台的用户行为数据，可能覆盖全球范围。
数据维度：包括用户ID、商品ID、行为类型（如点击、加入购物车、购买等）、时间戳等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fe2_lgbm.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测、推荐系统构建等研究与应用。
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、点击率预测、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在用户行为分析、精准营销、商品推荐等方面。
决策支持：支持电商平台的用户画像构建、产品优化和营销策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生理解用户行为数据分析和应用。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为规律，帮助用户实现用户行为预测、提升用户体验、优化营销策略等目标。
