客户年龄分层产品推荐数据集CustomerAge-BasedProductRecommendationDataset-aruaru0
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户画像, 客户分层, 产品推荐, 协同过滤, 数据挖掘, 行为预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含基于客户年龄分层的产品推荐信息，记录了不同年龄段客户的产品推荐结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态推荐数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般的产品推荐场景。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“customer_id”（客户唯一标识）和“prediction”（推荐产品ID列表），其中prediction字段以空格分隔推荐的产品ID。
数据格式：CSV格式，包含by_cust_age__104.csv和by_cust_age__105.csv两个文件，均包含上述字段，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于产品推荐相关的公开数据集，已进行预处理和匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和产品关联性研究。
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、用户行为分析等领域的研究，例如不同年龄段客户的偏好差异、推荐算法的性能评估等。
行业应用：为电商平台、内容推荐服务等提供数据支持，用于个性化推荐、用户画像构建、精准营销等。
决策支持：支持产品推荐策略的优化，帮助企业提升用户满意度和销售额。
教育和培训：作为推荐系统、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推荐算法。
此数据集特别适合用于探索客户年龄与产品偏好的关系，帮助用户构建个性化推荐模型，提升推荐精度和用户体验。
