用户行为预测电商数据集UserBehaviorPredictionE-commerceDataset-marwa80
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商数据, 购买预测, 推荐系统, 行为序列, 时序分析, 机器学习, 数据挖掘
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、购买等交互过程中的详细信息，用于预测用户未来的购买行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但通过lag_pv和lag_buy字段推断，可能包含了用户行为的历史滑动窗口数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推断为电商平台的用户行为数据，具有广泛的适用性。
数据维度：
pv: 用户浏览行为次数；
buy: 用户购买行为次数；
UserID: 用户唯一标识符；
ItemID: 商品唯一标识符；
CategoryID: 商品类别标识符；
cart: 加入购物车行为；
fav: 收藏行为；
lag_pv_n: 前n天的浏览行为次数（n=1-31）；
lag_buy_n: 前n天的购买行为次数（n=1-31）。
数据格式：CSV格式，文件名为pv_val.csv，包含上述字段，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据已进行结构化处理，适合用于用户行为分析和预测。
该数据集适合用于用户行为分析、购买预测、个性化推荐等领域的研究。
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、购买意向预测、用户画像构建等方面的学术研究，如用户行为序列建模、时间序列分析等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，尤其在用户购买预测、个性化商品推荐、营销活动优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持电商平台进行用户行为分析、产品推荐策略制定、用户生命周期管理等方面的决策。
教育和培训：作为用户行为分析、推荐系统、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为规律。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，预测用户未来的购买行为，从而实现个性化推荐和精准营销等目标。
