Instacart订单商品分析数据集InstacartOrderProductsAnalysis-leeseunghyun1999
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 零售, 订单数据, 商品推荐, 用户行为分析, 数据挖掘, 机器学习, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自Instacart平台的订单数据，记录了用户在Instacart上购买的商品信息、订单信息以及商品类别等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据数据内容推测为一段时间内的订单记录。
地理范围：数据可能来源于Instacart平台的服务区域，通常为北美地区。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，主要包含以下核心数据项：
products.csv：商品信息，包括商品ID、商品名称、所属货架ID和所属部门ID。
orders.csv：订单信息，包括订单ID、用户ID、数据集划分（如训练集、验证集）、订单编号、下单星期几、下单小时和距离上次下单的天数。
order_products__prior.csv：历史订单中商品信息，包括订单ID、商品ID、商品在购物车中的添加顺序和是否为复购商品。
order_products__train.csv：训练集中的订单商品信息，与order_products__prior.csv结构相同。
departments.csv：商品所属部门信息，包括部门ID和部门名称。
aisles.csv：商品所属货架信息，包括货架ID和货架名称。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Instacart公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场分析等研究和应用。
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、商品关联分析、购物篮分析等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持企业进行产品优化、库存管理、促销活动策划等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解电商数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式，预测用户购买偏好，优化商品推荐算法，从而提升用户体验和销售业绩。
