Instacart订单购物预测数据集-starlitlolith
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，购物，订单，预测，机器学习，用户行为，推荐系统，市场分析
数据概述： 该数据集来自 Instacart 提供的公开数据，记录了 Instacart 平台上的用户购物订单信息，用于订单预测和用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个时间段的购物订单。
地理范围：数据主要来源于 Instacart 平台的用户订单，覆盖了多个城市和地区。
数据维度：数据集包括用户、商品、订单、产品、购物车等多个维度的数据，包含订单ID、用户ID、商品ID、商品名称、下单时间、购买数量、产品在购物车中的位置、用户历史订单信息等。
数据格式：数据以 CSV 文件格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于 Instacart 举办的 Kaggle 竞赛，并已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于用户购物行为分析、订单预测、商品推荐等机器学习任务。
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、订单预测、推荐系统等研究，如用户购物习惯分析、商品关联分析、订单时间预测等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、库存管理、促销活动等方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析、商品推荐和订单预测，帮助商家优化营销策略和用户体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及电商领域课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、推荐系统和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为和订单规律，帮助用户实现订单预测、个性化推荐等目标，为电商平台提供数据驱动的决策支持。
