用户行为订单预测数据集UserBehaviorOrderPredictionDataset-arslanannaklychev
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 订单预测, 推荐系统, 时间序列分析, 机器学习, 数据建模, 电商, 购物篮分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户购物行为数据，记录了用户在平台上的订单信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明开始和结束时间，但包含了订单发生的时间戳，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用电商用户行为数据。
数据维度：数据集包括“user_id”（用户唯一标识）、“order_completed_at”（订单完成时间）和“cart”（购物车内商品ID）等字段。sample_submission.csv 提供了提交预测结果的格式，包括“id”和“target”列。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和sample_submission.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、订单预测和推荐系统构建。
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：适用于电商用户行为分析、购买意向预测等研究，如用户购物习惯分析、订单时间预测等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、用户行为分析等方面。
决策支持：支持电商平台优化商品推荐策略、提升用户购物体验、制定精准营销方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和推荐系统相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式，预测用户未来的订单，从而实现个性化推荐和精准营销，提升用户转化率和平台收益。
