电商服装尺寸匹配机器学习数据集APerfectFitHackerearthMachineLearningDataset-aishikai
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，服装尺寸，机器学习，数据集，推荐系统，零售业，预测模型，个性化推荐
数据概述：该数据集来源于Hackerearth机器学习竞赛，专注于服装尺寸匹配预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为竞赛举办期间，具体年份未明确标注。
地理范围：数据覆盖多个地区的电商用户购买记录，主要为线上服装销售场景。
数据维度：数据集包括用户特征（如年龄，身高，体重），服装特征（如品牌，款式，材质）以及用户购买后的尺寸匹配反馈（如尺码是否合适，退货率等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户购买历史和反馈数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的个性化推荐，服装尺寸预测及零售优化等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和推荐系统开发中具有重要价值。
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：适用于服装尺寸匹配算法，用户偏好分析等学术研究，如尺码推荐模型的优化，退货率影响因素分析等。
行业应用：可以为电商和服装零售行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，库存管理和用户体验优化方面。
决策支持：支持电商平台的尺码推荐策略制定和用户购买体验优化，帮助商家降低退货率并提升用户满意度。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和零售管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解个性化推荐和预测模型开发技术。
此数据集特别适合用于探索服装尺寸匹配的规律与趋势，帮助用户实现准确的尺码推荐，优化购物体验和库存管理，提升电商运营效率和用户满意度。
