商品推荐预测结果数据集ProductRecommendationPredictionResults-prashants2403
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 用户行为, 预测结果, 客户画像, 数据分析, 机器学习, 零售业, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自H&M服装销售预测竞赛的预测结果，记录了针对不同客户的商品推荐预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常用于评估模型在特定时间点的预测效果，可视为一次预测结果的快照。
地理范围：数据未标明具体地理范围，可能基于H&M的全球销售数据生成，涵盖多个国家或地区的用户。
数据维度：数据集包含“customer_id”（客户唯一标识）和“prediction”（预测的商品ID列表）两个字段。其中，prediction字段的值是一串由空格分隔的商品ID，代表了对该客户的商品推荐。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据处理与分析。
该数据集是提交给竞赛的预测结果样本，用于评估预测模型的性能，适用于推荐系统构建和用户行为分析。
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、用户行为分析等领域的学术研究，例如评估推荐算法的准确性、多样性等。
行业应用：为零售电商企业提供数据支持，尤其适用于优化商品推荐策略、提升用户购物体验。
决策支持：支持零售企业的产品推广决策，帮助其更好地了解用户偏好，制定精准营销策略。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和评估方法。
此数据集特别适合用于评估推荐模型的性能，探索用户购买行为与推荐结果之间的关系，以及优化商品推荐策略。
