客户商品推荐预测数据集CustomerProductRecommendationPredictionDataset-mirenaborisova
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 客户行为, 预测模型, 协同过滤, 客户画像, 零售数据, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含客户商品推荐预测结果，记录了客户ID和对应的商品推荐列表。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态预测结果。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但根据商品编码推测可能涉及服装或家居用品等零售行业。
数据维度：包括“customer_id”（客户唯一标识符）和“prediction”（推荐商品编码列表）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为blending_0.0236.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据集可能来自于客户商品推荐预测比赛或公开数据集，用于评估推荐算法的性能。
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：适用于推荐系统、客户行为分析等领域的研究，如推荐算法的评估、客户偏好分析、个性化推荐策略研究等。
行业应用：为电商平台、零售行业提供数据支持，尤其适用于优化商品推荐、提升用户购物体验等方面。
决策支持：支持企业进行客户关系管理、市场营销策略制定，帮助企业更好地了解客户需求，提高销售额。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，用于学生训练模型、评估推荐算法的性能。
此数据集特别适合用于探索客户行为与商品推荐之间的关系，帮助用户构建和评估推荐模型，优化商品推荐策略。
