用户行为商品购买预测数据集UserBehaviorProductPurchasePrediction-vitaliytolokov
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, 零售数据, 平台分析, 机器学习, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购买行为数据，记录了用户在平台上的商品浏览、购买等交易信息，用于预测用户对商品的购买意愿。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为平台用户产生的交易行为。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、商品价格、购买数量、支付方式、平台类型、商品标题、创建日期、创建时间等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，包含train_ds.csv、test_ds.csv、competition_ds.csv和submission.csv四个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为数据，经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐系统构建和购买预测等领域的研究。
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、购买意愿预测、个性化推荐等方面的学术研究。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，用于优化商品推荐、提升用户转化率、改进营销策略。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、市场趋势预测、产品定价策略制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训案例，帮助学生理解相关领域的应用。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为的规律，构建购买预测模型，从而实现精准营销、提升用户体验等目标。
