电商平台用户行为与商品推荐数据集E-commercePlatformUserBehaviorandProductRecommendationDataset-smeyra
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 商品推荐, 订单数据, 客户数据, 产品信息, 关联分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户、订单和商品之间的详细信息，旨在支持个性化推荐、用户画像分析等应用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了用户创建、订单生成、商品信息更新等时间戳，可用于分析用户行为随时间的变化。
地理范围：数据未限定地理范围，可应用于全球范围内的电商平台用户行为研究。
数据维度：数据集包含三个主要组成部分：
客户数据（Customers）：包括客户ID、姓名、公司、创建日期、状态、订阅信息、税务信息、账户信息、销售代表、奖励信息、资料ID、最后修改时间、客户类型等。
订单数据（Orders）：包括订单ID、客户ID、订单人姓名、公司、订单号、重新订购ID、外部来源、外部ID、货币、销售代表、小计、税金、运费、优惠券信息、礼品信息、手续费、折扣、总额、应付余额、运输信息、重量、跟踪信息、支付状态、支付日期、支付方式、支付金额、采购订单、支付ID、支付代码、支付参考、订单状态、下单日期、更新日期、发货日期、订单备注、注册表ID、礼品信息、网站、订阅信息、标记、部分发货、客户类型等。
商品数据（Products）：包括商品ID、状态、商品类型、模板、供应商、导入ID、名称、显示名称、菜单名称、标价、售价、成本、标记、左右标记、最后修改时间、是否应税、购物全球贸易项目编号、购物品牌、购物制造商零件号、购物性别、购物颜色、购物年龄、购物标记、亚马逊ASIN、亚马逊类型、亚马逊商品类型、亚马逊价格、谷歌购物ID、谷歌购物类型、谷歌购物类别、谷歌广告、购物类别、购物类型、价格比较网站类别、购物网站类别、TheFind类别、QuickBooks ID、QuickBooks编辑序列、价格分级类型等。
订单明细数据（Order_Items）：包括订单明细ID、父级ID、商品ID、商品名称、属性、属性名称、属性价格、数量、价格、成本、注册表项目、关联ID、重新订购频率、账户ID、标记等。
数据格式：CSV格式，文件名为PBL5recommendationdata.csv，便于数据导入、处理和分析。数据已进行结构化处理，方便进行关联分析和建模。
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、推荐算法研究、客户生命周期价值分析等方面的学术研究，如协同过滤推荐、基于内容的推荐、用户画像构建等。
行业应用：可以为电商平台、零售商、市场营销部门提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、用户行为分析、库存管理、定价策略等方面。
决策支持：支持电商平台的业务决策，如优化产品推荐、提升用户体验、改进营销策略、预测销售趋势等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商领域的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式、商品之间的关联性、用户偏好预测，以及评估不同推荐算法的性能，从而帮助用户实现精准营销、提升销售额、优化用户体验等目标。
