客户订单产品推荐数据集CustomerOrderProductRecommendationDataset-smeyra
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 订单数据, 产品推荐, 零售分析, 用户画像, 数据挖掘, 市场营销, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的数据，记录了客户、订单和产品之间的详细信息，旨在用于产品推荐和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态数据集，用于分析客户行为和产品关联。
地理范围：数据未限定具体地理位置，适用于分析全球范围内的客户行为和产品销售情况。
数据维度：数据集包含了客户信息、订单信息和产品信息，涵盖了客户的个人资料、订单的详细信息（如订单号、商品、价格、数量等）以及产品的属性（如产品ID、名称、价格、类别等）。
数据格式：CSV格式，文件名为“PBL 5 recommendation data.csv”，方便数据分析和处理。数据包含了多个表，如Customers（客户信息）、Orders（订单信息）、Order_Items（订单商品信息）和Products（产品信息），通过关键字段连接。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为和交易记录，已进行结构化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、产品推荐、市场营销策略制定和销售预测等领域。
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：适用于电商领域的研究，如客户细分、购买行为分析、产品关联分析、推荐算法研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，尤其是在个性化推荐、精准营销、库存管理和销售预测等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如优化产品推荐策略、调整营销活动、提升客户满意度和增加销售额。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和产品推荐。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为的规律、构建个性化推荐系统、优化产品组合和提高销售业绩，帮助用户实现提升用户体验和增加商业价值的目标。
