用户行为与商品销售交叉分析数据集UserBehavior-ProductSalesCross-AnalysisData-tarisakamilia
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品销售, 客户画像, 电子商务, 市场营销, 数据融合, 推荐系统, 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销售数据，记录了用户在平台上的交互行为以及相关的商品购买信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从首次加入日期(first_join_date)和创建时间(created_at)推断，数据时间跨度为2020年。
地理范围：数据主要覆盖印度尼西亚地区，通过home_country和shipment_location可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含用户个人信息、设备信息、订单信息、支付信息、商品信息等多个维度，包括customer_id、first_name、last_name、username、email、gender_x、birthdate、device_type、device_id、device_version、home_location_lat、home_location_long、home_location、home_country、first_join_date、created_at、booking_id、session_id、payment_method、payment_status、promo_amount、promo_code、shipment_fee、shipment_date_limit、shipment_location_lat、shipment_location_long、total_amount、product_id、quantity、item_product、id、gender_y、masterCategory、subCategory、articleType、baseColour、season、year、usage、productDisplayName等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为merge.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步整合，方便用户进行多维度分析。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为和商品销售记录，已进行合并处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场营销策略制定等研究。
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：适用于电子商务、市场营销和用户行为分析等领域的学术研究，如用户购买行为分析、商品推荐算法优化、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为电商平台、零售商和市场营销公司提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、精准营销等方面。
决策支持：支持平台优化、商品管理、定价策略、促销活动设计等相关领域的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和商品销售之间的关系。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品属性之间的关联，帮助用户实现个性化推荐、提升销售额、优化营销策略等目标。
