电商用户商品购买预测数据集E-commerceUserProductPurchasePrediction-koteeswarannagarajan
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 购买预测, 推荐系统, 机器学习, 用户画像, 产品分析, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购买行为数据，记录了用户对商品的购买预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集用于预测分析。
地理范围：数据来源未明确地域限制，但可推测为电商平台的用户购买行为数据。
数据维度：包括“Purchase”（购买金额，此处为预测值）、“User_ID”（用户唯一标识）和“Product_ID”（商品唯一标识）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission_V9Inaty.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于电商平台的用户购买行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户购买行为预测和推荐系统研究。
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、推荐算法研究等领域的学术研究，如用户购买意向预测、个性化商品推荐等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在销售预测、用户画像构建、精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的商品推广策略制定、用户体验优化和库存管理决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户与商品之间的关联关系，预测用户的购买行为，从而提升电商平台的销售额和用户满意度。
