商品订单用户行为分析数据集ProductOrderUserBehaviorAnalysis-mohammadrezagim
数据来源：互联网公开数据
标签：订单数据，用户行为，商品推荐，购物篮分析，市场营销，客户分析，数据挖掘，行为预测
数据概述：
该数据集包含来自在线零售平台的用户购物订单数据，记录了用户在购物过程中的行为轨迹，包括商品购买、订单信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可假设为一段时间内的用户购物行为记录。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，推测为面向全球用户的在线零售平台。
数据维度：数据集包括多个字段，如order_id（订单编号），product_id（商品编号），add_to_cart_order（商品在购物车中的顺序），reordered（是否为复购商品），product_（商品名称），aisle_id（货架编号），department_id（部门编号），user_id（用户编号），eval_set（订单类型），order_number（订单在用户历史中的序号），order_dow（下单星期），order_hour_of_day（下单小时），days_since_prior_order（上次下单时间间隔），aisle（货架名称），matched_words（匹配关键词）等。
数据格式：CSV格式，文件名为367049(labe).csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于在线零售平台的用户订单数据，经过匿名化处理。
该数据集适合用于商品推荐，用户行为分析，市场营销策略制定等研究。
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：适用于用户行为分析、购物篮分析、商品推荐算法等学术研究，例如用户购买模式分析、商品关联规则挖掘等。
行业应用：可以为电商平台、零售企业等提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、用户画像构建等方面。
决策支持：支持市场营销策略制定、商品库存管理、用户体验优化等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户购物习惯、商品之间的关联性，以及预测用户未来的购买行为，从而优化用户体验，提升销售业绩。
