用户行为预测电商数据集_User_Behavior_Prediction_E_commerce_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 推荐系统, 点击流, 购买预测, 序列预测, 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，记录了用户在平台上的点击、购物车、订单等行为，用于预测用户未来的购买行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可以推断为一段时间内用户行为的集合。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为电商平台的用户行为数据，涵盖广泛的地理区域。
数据维度：数据集包含多个Parquet文件和CSV文件，主要包括：
submission.csv: 包含session_type（会话类型，如点击）和labels（预测的商品ID）。
top_15_buy2buy_v5_0.pqt - top_15_carts_orders_v5_3.pqt: 包含用户购物车和订单信息。
top_20_clicks_v5_0.pqt - top_20_clicks_v5_2.pqt: 包含用户点击流数据。
数据格式：数据主要以Parquet和CSV格式提供，方便数据存储和高效处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建、购买意向预测等研究。
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、用户购买意向预测等学术研究。
行业应用：为电商平台提供数据支持，特别是在提升用户体验、优化商品推荐、提高转化率等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如精准营销、产品优化、库存管理等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解用户行为分析和推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，构建预测模型，实现个性化推荐和提升用户购物体验。
