Otto产品推荐重要性数据集-onodera
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，数据集，电商，用户行为，机器学习，点击预测，商品推荐，行为分析
数据概述： 该数据集来源于Otto Group，记录了用户在电商平台上的产品交互数据，主要用于推荐系统的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含了用户一段时间内的浏览，点击，购买等行为。
地理范围：数据覆盖了Otto Group电商平台上的全球用户。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，用户行为类型（如点击，加入购物车，购买等），时间戳等关键信息，以及可能的用户和商品特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Otto Group的公开数据集，已进行匿名化处理，用于推荐系统相关的研究和应用。该数据集适用于推荐系统，用户行为分析以及机器学习等领域。
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：适用于推荐算法的开发和评估，用户行为模式分析，以及电商平台的个性化推荐研究。
行业应用：可以为电商平台，内容平台等提供数据支持，特别是在提升用户体验，提高商品转化率等方面。
决策支持：支持电商平台的产品推荐策略优化，帮助平台提升用户粘性和销售额。
教育和培训：作为推荐系统，数据挖掘和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理和实践。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，帮助用户构建高效的推荐系统，提升用户购物体验和平台销售业绩。
