零售商品推荐预测数据集_Retail_Product_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 零售, 用户行为, 预测模型, 客户分析, 销量预测, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品推荐预测相关数据，记录了客户的购买行为、商品信息以及预测的推荐结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据文件名推测可能包含不同时间段的数据，例如“单周”数据。
地理范围：数据来源未明确，但通常适用于拥有线上零售业务的零售商。
数据维度：数据集包含客户ID、预测的商品ID等关键数据，以及商品信息（可能包含在其他文件中，如 articles.parquet）。
数据格式：数据以Parquet和CSV两种格式提供，方便进行数据分析和模型训练。其中，CSV文件包含了预测结果，Parquet文件包含客户和商品信息。
来源信息：数据来源于零售商或相关数据竞赛，已进行预处理，例如提取客户ID和预测商品ID。
该数据集适合用于商品推荐、客户行为分析和销量预测等领域的研究和应用。
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、客户行为分析、市场营销等领域的学术研究，例如用户画像构建、推荐算法的评估与优化。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，尤其适用于个性化推荐、精准营销、库存管理等。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、商品规划和市场策略制定。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和应用。
此数据集特别适合用于探索客户购买模式、评估推荐算法的性能，以及优化商品的推荐策略，从而提升销售额和用户满意度。
