服装商品推荐用户购买预测数据集ApparelProductRecommendationCustomerPurchasePrediction-aruaru0
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 用户行为分析, 购买预测, 零售, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自服装零售商的用户购买预测相关数据，主要用于预测用户可能购买的商品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的服装零售市场。
数据维度：数据集包含以下字段：
customer_id：用户唯一标识符。
prediction：预测的用户可能购买的商品ID列表，以空格分隔。
last_purchase：用户最近一次购买的商品ID列表（仅在submission_all.csv中）。
other_colors, trend_items, trend_items2, popular_items：与用户行为和商品趋势相关的其他商品ID列表（仅在submission_all.csv中）。
数据格式：CSV格式，提供两个文件：submission.csv和submission_all.csv。submission.csv包含用户ID和预测的商品ID；submission_all.csv包含更多关于用户购买历史和商品信息的字段。
数据来源：数据来源于零售商的客户数据和商品信息，经过匿名化处理。
该数据集适合用于构建商品推荐模型，预测用户购买行为，并进行用户画像分析。
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、个性化营销等研究领域，如改进推荐算法、分析用户购买偏好、评估推荐效果等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，尤其在提升商品推荐精度、优化营销策略、提高销售额等方面具有实用价值。
决策支持：支持零售商进行库存管理、商品规划和市场预测，帮助企业制定更精准的销售策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品特征之间的关系，并构建个性化推荐模型，帮助用户提高购物体验，提升商家销售业绩。
