线上购物用户订单商品行为数据集OnlineShoppingUserOrderProductBehaviorDataset-starlitlolith
数据来源：互联网公开数据
标签：电商数据, 用户行为分析, 订单数据, 商品推荐, 市场营销, 关联分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自线上购物平台的用户订单数据，记录了用户购买商品的行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据订单编号和用户行为推测为一段时间内的用户购物行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理区域，推测为线上购物平台的用户数据，具有普适性。
数据维度：数据集由三个CSV文件组成，包括products.csv（商品信息，包含商品ID、商品名称、所属货架ID和部门ID）、orders.csv（订单信息，包含订单ID、用户ID、订单类型、订单编号、下单星期几、下单小时以及距离上次下单的天数）和order_products__prior.csv（订单商品信息，包含订单ID、商品ID、商品在购物车中的添加顺序以及是否为复购商品）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
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：适用于电商用户行为分析、商品推荐算法研究、市场营销策略优化等学术研究。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，例如优化商品陈列、调整营销活动、改进用户体验等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为和构建推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户购物习惯、商品之间的关联关系，以及预测用户未来的购买行为，从而提升销售额和用户满意度。
