电商购物篮训练数据集Instacart电商购物篮训练数据集-nguynlonghi
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，购物篮，数据集，市场分析，机器学习，推荐系统，消费者行为，零售业
数据概述： 该数据集来自Instacart，记录了用户在电商平台上的购物篮数据，适用于市场分析，推荐系统和消费者行为研究等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据涵盖了美国多个地区的Instacart用户。
数据维度：数据集包括用户ID，订单ID，产品ID，产品名称，订单数量，订单时间，部门，aisle等信息，以及相应的用户订单历史记录。
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Instacart公开的数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业分析，市场预测，推荐系统开发等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，用户行为分析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：适用于电商市场分析，消费者行为研究，推荐系统开发等研究，如购物篮分析，用户行为模式识别等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在用户购物行为分析，个性化推荐和营销策略制定方面。
决策支持：支持电商平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的产品推广和用户吸引策略。
教育和培训：作为电商分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解市场分析，推荐系统和用户行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索电商用户购物篮的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户行为分析，优化推荐系统和市场营销策略，提高用户满意度和销售效率。
