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网上购物者购买意向数据集

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Business Classification

Data Set Information:数据集由属于12330个会话的特征向量组成。数据集的形成使得每个会话 将在1年内属于不同的用户,以避免任何......

数据结构 ? 1.02M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    数据集由属于12330个会话的特征向量组成。

    数据集的形成使得每个会话

    将在1年内属于不同的用户,以避免

    任何针对特定活动、特殊日子、用户的倾向

    配置文件,或周期。


    Attribute Information:

    该数据集由10个数字属性和8个分类属性组成。
    “Revenue”属性可用作类标签。

    “管理”、“管理持续时间”、“信息性”、“信息性持续时间”、“与产品相关”和“与产品相关的持续时间”表示访问者在该会话中访问的不同类型页面的数量以及在这些页面类别中花费的总时间。这些功能的值来自用户访问的页面的URL信息,并在用户执行操作(例如从一个页面移动到另一个页面)时实时更新。“跳出率”、“退出率”和“页面价值”功能代表了“谷歌分析”为电子商务网站中的每个页面测量的指标。网页的“反弹率”功能的值是指在会话期间从该网页进入网站然后离开(“反弹”)而不触发对分析服务器的任何其他请求的访问者的百分比。特定网页的“退出率”功能的值计算为该网页的所有页面浏览量,即会话中最后一次的百分比。“页面价值”功能表示用户在完成电子商务交易之前访问的网页的平均价值。“特殊日”功能表示网站访问时间与特定的特殊日(例如母亲节、情人节)的接近程度,在这一天,会话更有可能通过事务完成。此属性的值是通过考虑电子商务的动态(如订单日期和交货日期之间的持续时间)来确定的。例如,对于瓦伦蒂娜节,该值在2月2日和2月12日之间为非零值,在该日期之前和之后为零,除非它接近另一个特殊的日子,其最大值为1,在2月8日。该数据集还包括操作系统、浏览器、区域、流量类型、访客类型(返回或新访客)、一个布尔值,指示访问日期是周末还是一年中的月份。


    Relevant Papers:

    Sakar, C.O., Polat, S.O., Katircioglu, M. et al. Neural Comput & Applic (2018). [Web link]


    Citation Request:

    If you use this dataset, please cite:
    Sakar, C.O., Polat, S.O., Katircioglu, M. et al. Neural Comput & Applic (2018). [Web link]

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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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