时尚零售用户行为与商品销售数据集_Fashion_Retail_User_Behavior_and_Product_Sales_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 客户行为, 商品销售, 市场分析, 推荐系统, 用户画像, 销售预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自时尚零售平台的用户行为数据和商品销售信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户行为和商品销售的时间，具体时间范围可从transactions_train.csv中的t_dat字段获取。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但基于零售商的特点，推测数据可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个关键数据文件：
customers.csv：包含客户的个人信息，如客户ID、年龄、会员状态、时尚新闻订阅频率和邮政编码等。
articles.csv：包含商品的详细信息，如商品ID、产品代码、商品名称、产品类型、颜色等。
transactions_train.csv：记录了用户的交易信息，包括交易日期、客户ID、商品ID、价格和销售渠道等。
sample_submission.csv: 提交格式样本，包含客户ID和预测值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，方便进行统计分析和建模。
该数据集适合用于研究用户购买行为、商品推荐、销售预测和市场趋势分析。
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：适用于零售市场分析、消费者行为研究等学术研究，如用户购买模式分析、商品关联性分析、销售预测模型构建等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，特别是在个性化推荐、库存管理、市场营销策略制定和促销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行产品定价、市场定位、客户关系管理和供应链优化等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品销售之间的关系，预测未来销售趋势，优化库存管理，提升客户满意度，并为零售商提供数据驱动的决策支持。
