电商平台用户购买行为数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电商平台,用户行为,推荐系统,购买预测,机器学习,数据分析,用户画像
数据概述：
本数据集记录了某电商平台用户的购买历史信息，旨在帮助分析用户的购买行为并预测其未来的购买偏好。数据集包含以下内容：
1. 训练数据：包括用户的购买记录，包含用户ID、购买产品类别和订单价值，用于模型训练和特征提取。
2. 训练数据目标：部分用户的未来购买类别数据，用于模型的监督学习和评估。
3. 测试数据：部分用户的购买记录，包含用户ID、购买产品类别和订单价值，用于模型预测，目标是预测这些用户未来可能购买的前三个产品类别。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 用户画像构建：通过分析用户的购买历史和订单价值，识别用户的消费偏好和行为模式。
2. 推荐系统开发：基于用户的购买记录，预测其可能感兴趣的产品类别，从而优化推荐算法。
3. 购买预测分析：通过时间序列分析或机器学习模型，预测用户的未来购买行为，帮助企业制定精准营销策略。
4. 个性化营销：根据用户的购买偏好，推送相关产品信息，提高用户转化率和满意度。
5. 数据科学竞赛：该数据集可用于机器学习竞赛或黑客马拉松，帮助参赛者提升预测模型的性能和准确性。
