亚马逊机器学习合并数据集AmazonML合并数据集-parthjoshi04
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，机器学习，数据集，销售预测，用户行为，市场分析，数据分析，消费者行为
数据概述：该数据集由亚马逊机器学习项目提供，包含从多个来源合并的数据，主要记录了亚马逊网站上的销售数据，用户行为数据以及其他相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2015年。
地理范围：数据涵盖了亚马逊网站上销售的所有商品，包括全球多个地区的销售情况。
数据维度：数据集包括每日销售数据，用户浏览数据，用户购买记录，商品类别，价格，库存，促销活动等变量。还包括用户行为特征，如用户访问频率，停留时间，点击率等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于电子商务，机器学习，销售预测，市场分析等领域的研究和应用，特别是在用户行为分析，销售预测及需求预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于电子商务领域的销售预测，用户行为分析，市场趋势研究等，如用户购买行为分析，产品推荐算法研究等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在需求预测，库存优化和用户行为分析方面。
决策支持：支持电商企业的市场策略优化，用户行为分析和销售预测，帮助商家制定科学的营销决策。
教育和培训：作为电子商务，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务领域的销售和用户行为规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和用户行为分析，提高销售效率和用户满意度。
