8k条电子商务产品数据

电子商务产品与客户数据集

模拟电子商务交易与客户行为，用于机器学习模型

数据集描述
该数据集模拟了电子商务平台中的产品信息、客户行为以及交易数据，旨在为机器学习任务提供多样化的训练和测试场景。数据集包含以下关键特征：

• 产品信息
  • 产品_ID：每个产品的唯一标识符。
  • 产品名称：描述产品的名称（例如，“无线鼠标”、“智能手机”），根据其类别生成。
  • 类别：产品所属的大类（例如，“电子产品”、“服装”、“家具”）。
  • 子类别：主类别下的具体子类别（例如，“电子产品”下的“移动电话”）。
  • 价格：产品的价格，根据其类别有所不同。
• 客户信息
  • 客户年龄：可能购买产品的客户年龄，范围从18岁到65岁。
  • 客户性别：客户的性别（“男性”或“女性”）。
  • 购买历史：模拟的客户购买次数，受其年龄和产品类别影响。
• 交易与反馈
  • 评论评分：根据产品价格给出的评分，范围为1到5星。
  • 评论情感：评论的情感倾向，可以是“负面”、“中性”、“正面”或“非常正面”，基于产品价格。

应用场景
该数据集适用于多种机器学习任务，包括但不限于：

• 推荐系统：基于客户历史行为和产品特征生成个性化推荐。
• 客户细分：根据年龄、性别和购买行为对客户进行分类。
• 价格预测：分析价格与评论评分、情感之间的关系，预测最优定价策略。
• 情感分析：研究评论情感与产品价格、类别之间的关联。

数据集特点

• 包含8000条独特的产品条目。
• 模拟了真实的客户行为和市场动态。
• 提供了多样化的特征组合，适合探索性分析和模型训练。

通过该数据集，研究人员和开发者可以构建和测试机器学习模型，以优化电子商务平台的运营效率和客户体验。