用户购物行为预测数据集_User_Shopping_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 购物篮分析, 订单预测, 商品推荐, 机器学习, 时间序列分析, 零售数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自在线零售平台的购物订单数据，记录了用户的购物行为，包括订单信息、商品信息和用户历史行为等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以通过订单时间间隔等字段推断时间维度。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但可推测为在线零售平台的全球用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如订单ID（order_id），商品ID（product_id），用户历史订单数量（user_total_orders），用户购买商品总数（user_total_items），订单发生时间（order_hour_of_day），以及商品在订单中的位置和重复购买情况等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于用户购物行为分析、订单预测、商品推荐等研究和应用。
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、时间序列预测等领域的学术研究，如用户购买习惯分析、订单时间预测、商品关联规则挖掘等。
行业应用：可为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、库存管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行用户画像构建、市场趋势分析和销售策略优化。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和购物模式。
此数据集特别适合用于探索用户的购物行为规律，构建个性化推荐模型，提升销售业绩。
