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淘宝购物者行为数据集.zip

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简介：
该数据集包含淘宝用户购物行为记录，涵盖用户的点击、购买等互动信息，为研究电商用户行为模式和偏好提供支持。 淘宝用户购物行为数据集.zip包含了淘宝用户的购物记录等相关信息。

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  • 淘宝购物者行为数据集.zip
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    该数据集包含淘宝用户购物行为记录，涵盖用户的点击、购买等互动信息，为研究电商用户行为模式和偏好提供支持。 淘宝用户购物行为数据集.zip包含了淘宝用户的购物记录等相关信息。
     
  • 淘宝用户购物行为分析的数据集项目
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    本数据集聚焦淘宝用户购物行为，涵盖商品浏览、购买及评价等多维度信息，旨在为电商领域的用户画像构建与个性化推荐提供支持。 淘宝用户购物行为数据分析项目数据集
     
  • 淘宝购物用户行为数据集CSV（逾万名用户）【500010085】
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    本数据集包含超过万名淘宝用户的购物行为记录，详细信息以CSV格式呈现，涵盖用户的基本属性、浏览与购买历史等多维度内容。适合电商行业分析和研究使用。 淘宝用户购物行为数据集（1万+用户）是一个包含了大量用户在特定时间段内移动端购物活动的数据资源。这个数据集提供了丰富的信息，有助于数据分析人员、市场研究员以及电商从业者深入了解消费者的购买习惯，并据此优化营销策略以提升用户体验。 该数据集中可能包含以下关键知识点： 1. 用户ID：每个用户的唯一标识符，用于跟踪其具体的购物行为。 2. 时间戳：记录了用户活动的具体时间点，可用于分析活跃时段和周期性规律。 3. 商品ID：涵盖用户浏览、点击或购买的商品的唯一标识符，有助于理解商品偏好及购买模式。 4. 行为类型：包括浏览、添加至购物车、下单支付等行为类别，可以研究用户的决策路径。 5. 商品分类：通过不同类别的商品分析其受欢迎程度以及消费倾向。 6. 购物频率：统计用户在特定时间段内的购物次数，了解他们的购买习惯和经济能力。 7. 客单价：计算每次交易的平均金额，反映消费者的支付能力和购买力水平。 8. 用户地理位置：根据IP地址或注册信息获取用户的地域位置，以分析地区的消费特点。 9. 浏览时长：页面停留时间反映了用户对商品的兴趣程度，并可用于优化网页设计和提高转化率。 10. 用户画像：整合性别、年龄等个人属性建立详细的人物模型，便于精准营销活动的开展。 11. 购物渠道：区分不同访问方式（如APP或网站），评估各平台的表现情况。 12. 营销效果分析：结合促销时间点来考察其对购买行为的影响程度，并据此评价营销策略的有效性。 13. 用户流失预测：利用历史数据建立模型预测潜在的用户流失风险，以便及时采取措施保留客户。 14. 用户满意度评估：通过评论、退款等反馈信息了解消费者的满意情况，为改善服务质量提供依据。 此数据集不仅适用于训练机器学习模型（如推荐系统和行为预测），还能用于市场趋势分析、购买模式研究以及销售策略优化等多个领域。深入挖掘和利用该数据集可以为企业创造显著的商业价值，并且必须遵守有关隐私保护的相关规定以确保合法合规地使用这些信息。
     
  • 淘宝用户行为的数据集.zip
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    该数据集包含淘宝平台上用户的购物行为记录，涵盖浏览、购买等互动信息，为研究电商用户行为模式和偏好分析提供了详实资料。 UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，专为隐式反馈推荐问题的研究而设计。该数据集中包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间约一百万随机用户的全部行为记录（包括点击、购买、加购和收藏等）。每个条目代表一个用户的行为，由以下五个字段组成：用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型以及时间戳，并以逗号分隔。具体来说： - 用户ID：整数型数据，表示序列化后的用户标识符。 - 商品ID：整数型数据，表示序列化后的产品标识符。 - 商品类目ID：整数型数据，代表商品所属的类别编号。 - 行为类型：字符串形式的枚举值（pv, buy, cart, fav），分别对应于页面浏览、购买行为、加入购物车和收藏商品等操作。 - 时间戳：表示该条记录所描述的行为发生的具体时间点。 用户可以执行四种不同的行为： 1. pv - 浏览商品详情页，相当于点击； 2. buy - 购买商品； 3. cart - 将产品添加到购物车内； 4. fav - 收藏特定的商品。
     
  • 淘宝用户数据集-行为分析
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    该数据集包含了淘宝用户的详细行为记录，包括浏览、购买等信息，适用于进行深入的行为模式和消费习惯分析。 淘宝用户行为数据包含在文件“淘宝用户行为.csv”中。
     
  • 淘宝用户行为的数据集.txt
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    该数据集记录了淘宝平台上的用户行为信息，包括用户的点击、收藏、购买等操作，为研究电商用户行为模式及偏好提供了宝贵的资料。 有3182257条数据可用于推荐系统和数据分析。这些数据包含以下字段：id、uid（用户ID）、年龄、性别、商品ID、行为类型（浏览、收藏、添加购物车或购买）、商品类别、日期以及省份。 具体分析任务如下： 1. 统计各省的前十热门关注产品，包括所有类型的互动次数最多的前十个商品。 2. 统计各省的前十热门购买产品，根据销售量统计出每个省最受欢迎的商品前十名。 3. 分析各省中销量最好的十种商品类别。 4. 汇总并展示各省男女用户数量。性别分类为：0代表男性、1代表女性、2表示未知。 该数据集经过测试验证有效且功能强大，适用于上述分析需求。
     
  • 数据库课程设计——以淘宝购物平台为例
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    本课程通过剖析淘宝购物平台的实际案例，深入讲解数据库的设计原理与应用技巧，旨在帮助学生掌握高效的数据管理方法。 本次实验使用 Visio 绘制 E-R 图，利用 Python 和嵌入式 SQL 语言编写程序，并借助 faker 第三方库生成 1500 条虚拟数据导入关系表。最后通过 MYSQL 的图形化工具 SQLyog 查看和验证程序结果与关系模型。
     
  • 模仿淘宝购物APP
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    这是一个模拟淘宝购物应用程序的功能和界面设计的项目，旨在提供类似的真实网购体验。用户可以浏览商品、加入购物车并完成虚拟购买流程。 提供Android仿淘宝购物App开发源码，包含客户端、服务器及数据库的完整工程项目。开发环境包括eclipse、MyEclipse Professional 2014以及Navicat for MySQL。同时可参考本人发布的同款App开发视频教程，欢迎下载学习。
     
  • 仿真淘宝购物车
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    仿真淘宝购物车是一款模拟淘宝网购物体验的应用程序，用户可以在此应用程序中模拟添加商品至购物车的过程，亲身体验真实的网购乐趣。 作者DeftMKJ开发了一个名为TaoBaoShoppingCart的项目，该项目高度仿照淘宝购物车功能。 1. 给UIKit控件增加Badge。 2. 实现内嵌凹陷的效果。 3. 购物车内具备计算价格、选择数量和编辑多选删除等功能。 4. 在底部展示相关商品宫格效果。 5. 使用一个图片展示的组件。
     
  • iOS-淘宝风格购物APP源码.zip
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    这是一个模仿淘宝风格设计的iOS购物应用源代码包。开发者可以利用该资源快速搭建具有淘宝特色界面和功能的移动电商平台。 iOS仿淘宝购物项目代码压缩文件。