用户商品购买预测数据集CustomerProductPurchasePrediction-mirenaborisova
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 预测模型, 客户画像, 零售数据, 机器学习, 推荐系统, 销售预测
数据概述：
该数据集包含用户商品购买预测的结果，记录了用户ID及其对应的商品预测列表。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为针对特定时间段的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可推测为全球或特定区域的零售场景。
数据维度：包括“customer_id”（用户ID）和“prediction”（预测的商品ID列表）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据处理和模型评估。
来源信息：数据来源于公开的零售预测竞赛或数据集，用于用户购买行为分析和商品推荐任务。
该数据集适用于用户行为分析、商品推荐系统构建和销售预测等领域。
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、推荐算法研究等学术研究，如用户购买偏好分析、个性化推荐算法评估等。
行业应用：为零售电商、商品推荐平台提供数据支持，尤其是在提升推荐准确性、优化商品展示策略方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理和市场营销策略制定。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式，优化商品推荐策略，提升用户购物体验，从而实现销售额增长和用户留存。
