服装销售用户行为与商品特征数据集FashionRetailUserBehavior-ProductFeatures-millerrfu
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 用户行为, 商品销售, 消费者分析, 市场营销, 推荐系统, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自某服装零售商的销售数据，记录了用户购买行为以及商品特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年8月23日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为该零售商的销售区域。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、购买日期、商品价格、销售渠道等交易信息，以及32个商品特征（art_0到art_31）。
数据格式：CSV格式，文件名为trans_articles.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售数据集，已经经过了初步的整理和脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、销售预测和市场营销策略研究。
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：适用于零售行业、消费者行为分析等领域的学术研究，例如用户购买模式分析、商品关联性分析等。
行业应用：可以为服装零售商提供数据支持，特别是在个性化推荐、库存管理、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、定价策略制定、以及用户画像构建等决策。
教育和培训：作为零售数据分析、客户关系管理、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和销售数据。
此数据集特别适合用于探索商品特征对销售额的影响、用户购买行为的时间模式，以及构建基于用户行为的推荐系统，从而帮助提升销售业绩和用户体验。
