服饰零售用户行为与商品关联分析数据集ApparelRetailUserBehavior-ProductAssociationDataset-liangry
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 零售数据, 关联分析, 机器学习, 服饰, 销售预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自服饰零售平台的用户行为数据，记录了用户购买商品、商品属性以及用户画像等信息，用于分析用户购物习惯、商品之间的关联关系以及预测销售趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年9月5日至2020年9月15日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据商品信息推测可能为全球范围内的零售市场。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、购买日期、商品价格、销售渠道、商品属性（如商品类别、颜色、款式等）、用户画像信息（如年龄、会员状态、邮编等）、以及用户近期购买记录等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为pre_tezheng.csv，方便数据处理和分析。包含多列数据，如customer_id, article_id, price, product_type_name, age等。
来源信息：数据来源于零售平台的用户行为记录和商品信息，已经过清洗和初步处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场细分、销售预测等领域的研究和应用。
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：适用于零售行业用户行为分析、商品关联分析、推荐算法研究等学术研究，例如用户购买行为模式分析、个性化推荐算法开发等。
行业应用：为服饰零售电商、实体店提供数据支持，尤其是在精准营销、商品推荐、库存管理、市场预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持零售企业的产品定价、销售策略优化、用户画像构建、以及基于数据的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为与商品关联。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品之间的关联关系，构建个性化推荐模型，提升销售转化率，优化库存管理策略。
