2024亚马逊机器学习挑战赛训练数据集AmazonMLChallenge2024TrainingDataset-sanyamjain14
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，挑战赛，电商，预测分析，深度学习，人工智能，商业智能
数据概述： 该数据集由2024年亚马逊机器学习挑战赛提供，包含了电商交易数据，适用于机器学习模型训练和预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年。
地理范围：数据涵盖了亚马逊平台的全球交易数据，具体包括多个国家和地区的在线销售记录。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，交易时间，购买数量，价格，用户行为（如浏览，加购，收藏等），商品属性（如类别，品牌，评价等）等多个变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于亚马逊平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的机器学习模型训练，销售预测，用户行为分析等领域的应用，尤其在深度学习模型训练，推荐系统构建等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电商销售预测，用户行为分析，推荐系统优化等研究，如用户购买趋势分析，商品推荐算法改进等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在销售预测，库存优化和个性化推荐方面。
决策支持：支持电商平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和库存管理决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析，推荐系统构建等技术。
此数据集特别适合用于探索电商行业销售预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测和用户行为分析，优化库存管理和推荐系统，提高销售效率和用户满意度。
