用户行为与商品交易数据集UserBehavior-ProductTransactionDataset-alaasedeeq
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 电商数据, 订单数据, 商品推荐, 用户画像, 数据挖掘, 市场分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为和商品交易数据，记录了用户在平台上的活动轨迹、商品信息和订单详情。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个年份，从用户创建时间（created_at）和订单创建时间（created_at）字段可推断出具体时间范围。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为全球电商平台用户行为数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖用户、事件、商品、订单和日期汇总信息。具体包括：
dsv1069_users.csv：用户信息，包括创建时间、邮箱、姓名等。
dsv1069_events.csv：用户事件数据，包括事件时间、用户ID、事件名称、平台、参数等。
dsv1069_items.csv：商品信息，包括商品描述、分类、价格等。
dsv1069_orders.csv：订单信息，包括订单ID、用户ID、商品ID、价格、创建时间等。
dsc1069_date_rollup.csv：日期汇总数据，包括日期、7天前、28天前等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于模拟电商平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场分析、用户画像构建等领域。
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、用户生命周期价值分析等学术研究。
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、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化产品推荐、提升用户活跃度、制定营销策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、电商运营等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和电商运营。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、商品关联关系、订单交易规律，帮助用户实现提升用户粘性、优化商品推荐、提高销售额等目标。
