淘宝用户行为数据集

数据集简介

本仓库提供了一个名为“淘宝用户行为数据集”的资源文件，该数据集包含了3182257条用户行为数据。这些数据可以用于推荐系统、数据分析等场景。数据集中的字段包括：

• id: 用户ID
• uidagegender: 用户年龄和性别
• item_id: 商品ID
• behavior_type: 用户行为类型（1. 浏览、2. 收藏、3. 加购物车、4. 购买）
• item_category: 商品类别
• date: 行为发生的日期
• province: 用户所在省份

数据集用途

该数据集可以用于以下分析和应用：

1. 推荐系统: 基于用户行为数据进行个性化推荐。
2. 数据分析: 分析用户行为模式、商品热度等。
3. 统计分析:
   • 各省的前十热门关注产品: 统计浏览、收藏、添加购物车和购买总量最多的前10个产品。
   • 各省的前十热门购买产品: 统计销售最多的前10个产品。
   • 各省销售最好的产品类别前10: 统计销售最多的前10个产品类别。
   • 各省男女用户数量: 统计各省的男女用户数量（gender字段：0表示男，1表示女，2表示未知）。

数据集字段说明

• id: 用户唯一标识符。
• uidagegender: 用户年龄和性别信息。
• item_id: 商品的唯一标识符。
• behavior_type: 用户行为类型，取值范围为1到4，分别表示浏览、收藏、加购物车和购买。
• item_category: 商品所属的类别。
• date: 用户行为发生的日期。
• province: 用户所在的省份。

数据集示例

以下是数据集中的一条示例记录：

id, uidagegender, item_id, behavior_type, item_category, date, province
1, 25_1, 12345, 4, 101, 2023-01-01, 浙江省

使用建议

1. 数据清洗: 在使用数据集之前，建议对数据进行清洗，处理缺失值和异常值。
2. 数据分析: 可以根据需求进行各种统计分析，如用户行为分析、商品热度分析等。
3. 推荐系统: 可以基于用户行为数据构建推荐模型，实现个性化推荐。

注意事项

• 数据集仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
• 数据集中的用户信息和商品信息均为匿名处理，不包含任何个人隐私信息。

希望本数据集能够帮助你在推荐系统和数据分析领域取得更好的成果！

下载链接

淘宝用户行为数据集