商品订单重购预测数据集_Product_Order_Reorder_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：订单数据, 商品推荐, 用户行为分析, 重购预测, 机器学习, 数据建模, 市场分析, 电商
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品订单数据，记录了用户购买商品的历史记录，以及商品是否被再次购买（重购）的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可推断为电商平台一段时间内的用户购物行为数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为电商平台的用户及商品数据。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括用户与商品交互的历史数据、商品属性、以及订单是否被重购的标签。具体字段包括：用户购买商品次数（uxp_times_bought）、用户重购比例（uxp_reordered_ratio）、用户订单总数（u_num_of_orders）、用户平均购买商品数量（u_avg_prd）、用户下单最多的星期几（dow_most_orders_u）、用户下单最多的小时（hod_most_orders_u）、商品被购买总次数（prd_count_p）、商品重购比例（p_reordered_ratio）、是否重购（reordered）、商品所在货架id（aisle_id）和商品所在部门id（department_id）。
数据格式：CSV格式，包含data_train_to_model.csv、data_test_before_drop.csv、data_train_before_fillna0.csv和data_test_to_model.csv四个文件，方便数据处理和建模分析。数据已进行一定程度的处理，如特征工程等。
该数据集适合用于构建用户行为分析模型、商品推荐系统和预测用户重购行为。
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：适用于电商领域用户行为分析、商品推荐算法优化等研究，如用户购买模式分析、商品关联分析等。
行业应用：为电商平台、零售商等提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、库存管理、用户流失预警等方面具备实用性。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略、优化商品推荐算法、提升用户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和商品销售规律。
此数据集特别适合用于探索影响用户重购行为的因素，帮助用户实现提升销售额、优化用户体验等目标。
