用户购物行为分析数据集UserShoppingBehaviorAnalysisDataset-shun2741
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 订单数据, 购物篮分析, 订单预测, 商品推荐, 机器学习, 数据挖掘, 电商
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购物行为数据，记录了用户的订单信息、商品信息以及购买行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以从订单编号和订单顺序推断出时间上的先后关系。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球电商平台用户行为的通用数据集。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
orders.csv：订单相关信息，如订单ID、用户ID、订单评估集（prior, train, test）、订单顺序、下单星期几、下单小时、距离上次下单天数等。
order_products__prior.csv：历史订单的商品信息，包括订单ID、商品ID、加入购物车的顺序、是否为复购商品等。
order_products__train.csv：训练集中的订单商品信息，包括订单ID、商品ID、加入购物车的顺序、是否为复购商品等。
train.csv：训练集的用户订单信息，包含订单ID、用户ID、订单评估集、订单顺序、下单星期几、下单小时、距离上次下单天数、商品ID、目标变量（target，如是否复购）。
test.csv：测试集的用户订单信息，包含订单ID、用户ID、订单评估集、订单顺序、下单星期几、下单小时、距离上次下单天数、商品ID。
sample_submission.csv：提交结果的示例文件，包含订单ID和预测的商品ID。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户购物行为数据，已进行匿名化处理，并按订单、商品、用户等维度进行了结构化整理。
该数据集适合用于用户行为分析、订单预测、商品推荐等领域的研究与应用。
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：适用于用户行为分析、购物篮分析、个性化推荐算法研究等学术研究，如用户购买模式挖掘、商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在用户画像构建、精准营销、个性化推荐、库存管理等方面。
决策支持：支持电商平台的决策制定，如优化商品排序、改进用户体验、制定营销策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、推荐系统等。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为的规律，预测用户未来的购买行为，优化商品推荐策略，帮助用户实现提升销售额、改善用户体验等目标。
