用户商品购买行为预测数据集_User_Product_Purchase_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 购买预测, 客户细分, 机器学习, 数据挖掘, 零售, 商业智能
数据概述：
该数据集包含用户商品购买行为相关数据，记录了用户的购买历史、商品信息以及预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态快照数据。
地理范围：数据未明确地域范围，可能来源于某个零售平台或品牌。
数据维度：
filtered_result.csv：包含用户ID（customer_id）、商品ID（article_id）和购买数量（total_item）。
submission_ryo.csv 和 submission_trend.csv：包含用户ID（customer_id）和预测结果（prediction），可能为两种不同的预测模型或预测策略的结果。
purchase_dict.pkl：可能包含用户购买行为的详细信息，以Python的pickle格式存储。
数据格式：CSV格式，包含filtered_result.csv、submission_ryo.csv和submission_trend.csv三个文件；以及一个pickle文件purchase_dict.pkl。数据格式便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户购买行为分析、商品推荐系统开发和预测模型构建。
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、商品推荐算法优化等研究，例如用户画像构建、购买意向预测等。
行业应用：可为电商平台、零售企业提供数据支持，用于提升个性化推荐效果、优化商品陈列、制定精准营销策略等。
决策支持：支持企业在产品推荐、库存管理、用户运营等方面的决策。
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，帮助学生理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式，构建推荐系统，提高销售额和用户满意度。
