产品推荐系统数据集ProductRecommendationSystemDataset-mahitnandanad
数据来源：互联网公开数据
标签：产品推荐，数据集，机器学习，用户行为，电子商务，数据分析，消费者行为，营销策略
数据概述： 该数据集来源于多个电商平台，记录了用户的浏览，购买，评分和评论等行为数据，适用于产品推荐系统的开发和优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个电商平台的用户，具体包括中国大陆，香港和台湾地区的消费者。
数据维度：数据集包括用户ID，产品ID，浏览时间，购买时间，评分，评论内容，产品类别，价格等变量。还包括用户的基本信息如年龄，性别，地理位置等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个电商平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务，市场营销，消费者行为研究等领域，尤其在机器学习模型训练，个性化推荐等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于产品推荐算法的研究，如基于协同过滤的推荐系统，内容推荐系统等。
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，用户行为分析和市场策略制定方面。
决策支持：支持产品的推荐和营销策略优化，帮助商家提高用户的购买转化率和满意度。
教育和培训：作为电子商务，市场营销和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与产品推荐的规律与趋势，帮助用户实现个性化推荐，提高用户满意度和转化率，优化电子商务平台的营销策略。
