时尚零售用户行为与商品推荐数据集FashionRetailUserBehaviorandProductRecommendationDataset-youngjunjung
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 零售数据, 客户画像, 商品属性, 交易数据, 协同过滤, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自时尚零售商的客户、商品及交易数据，旨在支持用户行为分析和商品推荐系统的开发。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据交易数据推测为一段时间内的历史数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为该零售商的销售市场范围。
数据维度：数据集包括多个关键数据文件：
customers.csv：包含客户的详细信息，如客户ID、会员状态、年龄、邮政编码等。
articles.csv：包含商品的基本信息，如商品ID、产品类型、颜色、产品描述等。
transactions_train.parquet：包含交易记录，记录了客户购买的商品信息。
sample_submission.csv：包含提交格式的示例，用于预测任务。
pairs_cudf.npy：可能包含用于快速计算的预处理数据，具体内容需进一步分析。
数据格式：数据以CSV、Parquet和Numpy格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于构建推荐系统、用户行为分析、商品属性分析等相关任务。
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：适用于零售行业的用户行为分析、商品关联分析、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在优化商品推荐、提升用户体验、制定营销策略等方面。
决策支持：支持零售企业进行客户细分、市场分析、库存管理、销售预测等决策。
教育和培训：作为数据科学、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推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品属性之间的关系，构建个性化推荐模型，提高销售转化率。
