黑色星期五电商销售预测数据集BlackFridayE-commerceSalesPrediction-vinaypratap

数据来源：互联网公开数据

标签：电商, 销售预测, 机器学习, 用户行为分析, 黑色星期五, 数据挖掘, 购物行为, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自电商平台的“黑色星期五”促销期间的销售数据，用于预测用户购买行为和消费金额。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但数据集以“黑色星期五”命名，推测其数据记录的时间范围为促销活动期间。地理范围：数据可能来源于某个电商平台，未明确指出具体的国家或地区。数据维度：数据集包含用户ID、商品ID、性别、年龄、职业、城市类别、在当前城市居住年限、婚姻状况、商品类别（1-3）、以及购买金额（仅在训练集中）。数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）以及多个提交文件（submission files），例如Black_Friday_Sales_submission.csv（预测结果）。

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：适用于电商销售预测、用户行为分析、市场营销策略优化等方面的学术研究。行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，尤其在促销活动期间的销售额预测、个性化推荐、库存管理等方面。决策支持：支持市场营销部门的决策制定，如广告投放策略、促销活动策划、产品定价策略等。教育和培训：作为数据科学、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。此数据集特别适合用于探索用户购物行为与消费金额之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升销售额预测精度，优化市场营销策略。