电商推荐系统商品数据数据集AppliedMLMicrocourse-E-commerceRecommendationDataset-stephan
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，推荐系统，商品数据，用户行为，机器学习，数据分析，个性化推荐，电商平台
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为和商品信息，主要用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间段未明确，但涵盖了用户行为的动态变化。
地理范围：数据覆盖范围为电商平台的用户和商品，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、用户行为类型（如点击、购买、加入购物车等）、商品信息（如商品类别、价格、品牌等）以及时间戳等数据。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行标准化处理。
该数据集适合用于推荐系统开发、用户行为分析、数据挖掘和机器学习等领域，特别是在个性化推荐、商品推荐等技术任务中具有重要价值。
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：适用于推荐算法研究、用户行为分析以及电商平台用户画像构建等学术研究，如基于协同过滤、内容推荐等算法的实现与评估。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化商品推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台的商品推荐策略制定和用户行为分析，帮助平台提升销售额和用户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法、用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索电商平台用户行为模式与商品推荐效果，帮助用户实现个性化推荐、提升用户粘性和转化率等目标，为电商平台的运营和发展提供数据支持。
