用户行为与商品流行度数据集DataSet800with22000PopularItems-kenmuramatsu
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，商品推荐，数据集，流行度分析，电子商务，数据挖掘，机器学习，市场营销
数据概述： 该数据集包含用户在电子商务平台上的行为数据，以及22000个热门商品的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但涵盖了用户行为和商品流行度的多个维度。
地理范围：数据来源未明确，但通常涵盖多个用户群体和市场。
数据维度：数据集包括用户浏览，购买，评价等行为数据，以及商品的ID，名称，类别，价格，销售量，评价数量，流行度评分等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电子商务平台数据，可能经过匿名化处理。已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于用户行为分析，商品推荐，市场营销分析等领域的研究和应用，特别是在个性化推荐，商品流行度预测等方面具有重要价值。
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：适用于用户行为分析，商品推荐算法研究，市场营销策略评估等学术研究，如用户购买行为分析，商品关联分析等。
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，用户画像构建，商品排序等方面。
决策支持：支持电商平台的商品推荐，营销策略和用户体验优化。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及电子商务课程的辅助材料，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与商品流行度的关系，帮助用户实现个性化推荐，市场趋势预测等目标，为电商平台提供数据驱动的决策支持。
