电商平台商品订单购买行为数据集E-commercePlatformProductOrderBehaviorDataset-shaikhji
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 订单数据, 用户行为分析, 商品推荐, 购物篮分析, 时间序列分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户商品订单数据，记录了用户在平台上的购物行为和商品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，但可推断为平台运营期间的用户购物行为记录。
地理范围：数据未限定地理位置，但可推测为全球电商用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖以下关键信息：
products.csv: 商品信息，包括商品ID、商品名称、货架ID和部门ID。
orders.csv: 订单信息，包括订单ID、用户ID、数据集类型（训练集、先验集等）、订单序号、下单星期几、下单小时和距离上次下单的天数。
order_products__train.csv: 训练集订单商品信息，包括订单ID、商品ID、加入购物车顺序和是否为复购商品。
departments.csv: 商品部门信息，包括部门ID和部门名称。
aisles.csv: 商品货架信息，包括货架ID和货架名称。
order_products__prior.csv: 先验订单商品信息，包括订单ID、商品ID、加入购物车顺序和是否为复购商品。
sample_submission.csv: 提交样例，包含订单ID和预测的商品。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、购物篮分析等研究。
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：适用于用户行为分析、商品关联分析、购买趋势预测等学术研究。
行业应用：为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化商品陈列、提升用户购物体验、预测商品销量等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户购物习惯、商品之间的关联关系，以及预测用户的购买行为，从而实现个性化推荐、优化库存管理等目标。
