H-M客户产品属性聚合数据集-aussie84
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，客户行为，产品属性，数据集，推荐系统，用户画像，数据分析，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自H&M（海恩斯莫里斯）的客户与产品相关数据，记录了客户对不同产品属性的偏好与互动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度未知，但包含了H&M的客户购买行为和产品信息。
地理范围：数据覆盖了H&M在全球范围内的客户和产品信息。
数据维度：数据集包括客户ID、产品ID、产品属性（如颜色、材质、款式等）、购买行为（如购买、浏览、加入购物车等）、以及其他相关信息。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV等，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于H&M的官方数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于客户行为分析、产品推荐、用户画像构建、以及市场营销策略研究等领域。
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：适用于客户行为分析、产品属性偏好研究、以及市场细分等学术研究，如客户购买行为模式分析、产品关联分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、产品优化等方面。
决策支持：支持零售商制定更有效的营销策略、产品开发策略和库存管理策略。
教育和培训：作为数据科学、商业分析、以及市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索客户对产品属性的偏好，帮助用户实现个性化推荐、优化产品组合、提升销售业绩等目标。
