亚马逊机器学习挑战赛2024数据集AmazonMLChallenge2024Dataset-pratikkudkyal
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，亚马逊，电商，用户行为分析，推荐系统，点击率预测，竞赛
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊的公开数据，记录了用户在亚马逊平台上的交互行为，用于机器学习挑战赛。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：数据覆盖全球亚马逊用户。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，交互类型（如点击，购买，加入购物车等），时间戳，商品信息等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊机器学习挑战赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析，推荐系统，点击率预测等机器学习任务。
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，推荐算法研究，点击率预测等研究，如用户购买偏好分析，个性化推荐系统构建等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在用户体验优化，商品推荐，广告投放等方面。
决策支持：支持电商平台的用户行为分析和个性化推荐策略优化。
教育和培训：作为机器学习，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，帮助用户实现更精准的推荐，更高效的广告投放，提升用户体验和平台转化率。
