产品推荐数据集ProductRecommendationDataset-qutrung
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，推荐系统，数据集，用户行为，机器学习，数据挖掘，消费分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自电商平台的用户购买和浏览行为数据，记录了用户与产品的互动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个电商平台，主要是中国境内的用户和产品。
数据维度：数据集包括用户ID，产品ID，购买时间，浏览次数，评分，收藏状态，购买金额等变量。还包括用户的基本信息如年龄，性别，地域等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的推荐系统研究，用户行为分析及机器学习模型训练等领域的应用，尤其在个性化推荐，用户分群等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电商推荐算法，用户行为分析等学术研究，如用户兴趣建模，推荐效果评估等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐，精准营销和用户留存方面。
决策支持：支持电商平台的推荐策略优化和用户行为预测，帮助商家制定科学的商品推荐和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索电商平台的用户行为与推荐规律，帮助用户实现个性化推荐，提升用户满意度和购买转化率，促进电商业务的增长。
