服饰商品推荐预测数据集ApparelProductRecommendationPrediction-thiloshonnagarajah
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 顾客行为, 预测模型, 客户画像, 购物篮分析, 用户画像, 机器学习, 零售业
数据概述：
该数据集包含来自服饰零售商的商品推荐预测结果，记录了客户ID及其对应的商品推荐列表。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可以推断为特定时间点或时间窗口的商品推荐结果。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可以推断为服饰零售商的客户群体。
数据维度：包括“customer_id”（客户唯一标识符）和“prediction”（推荐商品ID列表）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于服饰零售商的商品推荐项目，用于评估推荐模型的性能。
该数据集适合用于商品推荐算法的评估、用户行为分析和个性化推荐策略的研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析和机器学习领域的学术研究，例如推荐算法的评估、用户偏好分析、冷启动问题研究等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，尤其适用于优化商品推荐、提升用户购物体验、提高销售转化率等方面。
决策支持：支持零售商的营销策略制定和个性化推荐系统的优化，帮助提升用户粘性和销售额。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解商品推荐的原理和应用。
此数据集特别适合用于评估推荐模型的预测效果，分析不同推荐策略对用户行为的影响，并探索提升推荐准确率的方法。
