服装电商用户行为及评论数据集ApparelE-CommerceUserBehavior-Reviews-amitbhat07
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为分析, 客户细分, 评论分析, 推荐系统, 市场营销, 文本挖掘, 聚类分析
数据概述：
该数据集包含来自服装电商平台的用户行为数据和商品评论数据，旨在深入分析用户偏好、商品评价和客户细分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为和评论的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，推测为全球范围内的服装电商用户。
数据维度：
cust_data_clusters.csv: 包含客户聚类数据，字段包括ClothingID（商品ID）、Age（年龄）、Rating（评分）、RecommendedIND（是否推荐）、PositiveFeedbackCount（正面反馈数量）、Division（商品类别）、Department（商品部门）和cluster（聚类簇）。
LR_Cust Data.csv: 包含用户行为数据，具体字段信息未完全展示，推测与客户相关。
Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv: 包含女性服装的电商评论数据，具体字段信息未完全展示，可能包括评论文本、用户ID、商品信息等。
数据格式：CSV格式，包含三个主要文件：cust_data_clusters.csv、LR_Cust Data.csv和Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，可能经过了数据清洗和预处理，以用于分析和建模。
该数据集适合用于用户行为分析、客户细分、评论情感分析和推荐系统构建。
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：适用于电商领域的用户行为分析、客户细分、商品推荐等学术研究。
行业应用：为服装电商企业提供数据支持，用于优化商品推荐、改进用户体验、提升销售业绩。
决策支持：支持市场营销策略制定、产品设计改进和客户关系管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的辅助材料。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品评价之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升客户满意度等目标。
