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Amazon商品共购买 数据集

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简介：
Amazon商品共购买数据集包含用户在亚马逊网站上一同购买的商品信息，有助于分析消费者行为和优化产品推荐。 Amazon product co-purchasing dataset 是一个从亚马逊网站上抓取的包含548,552个商品的信息数据集，涵盖的商品类型包括书籍、音乐CD、DVD和录影带等。每个商品的数据项包含标题、销售排名、共同推销的商品信息以及分类介绍等内容，并且还包括了用户评论的相关细节（如时间戳、客户评价、评级及投票情况）。该数据集的采集工作是在2006年夏天完成的。

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  • Amazon商品共购买 数据集
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    Amazon商品共购买数据集包含用户在亚马逊网站上一同购买的商品信息，有助于分析消费者行为和优化产品推荐。 Amazon product co-purchasing dataset 是一个从亚马逊网站上抓取的包含548,552个商品的信息数据集，涵盖的商品类型包括书籍、音乐CD、DVD和录影带等。每个商品的数据项包含标题、销售排名、共同推销的商品信息以及分类介绍等内容，并且还包括了用户评论的相关细节（如时间戳、客户评价、评级及投票情况）。该数据集的采集工作是在2006年夏天完成的。
     
  • 电子商务购买行为数据集
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    该数据集包含大量用户在电子商务平台上的购物记录，包括浏览、搜索、购买等行为信息，旨在研究影响消费者在线购买决策的因素。 在电商行业中，对用户购买行为的数据进行分析至关重要。这能够帮助企业理解消费者需求、优化产品推荐、提高销售效率以及提升客户满意度。这个数据集显然包含了关于电商用户购买行为的信息，可用于训练机器学习模型以预测未来趋势及构建用户行为模式。 该数据集中通常包含多个列，每个列代表一个特定的变量或特征。对于名为train.csv的数据文件，我们可以假设它是一个用于训练模型以预测某种结果（如用户是否会购买某个商品、购买的时间和频率等）的训练集。以下是一些可能存在于train.csv中的关键列及其对应的知识点： 1. **用户ID**：区分不同用户的唯一标识符，有助于跟踪单个用户的购物行为。 2. **产品ID**：表示被查看或购买的具体商品，用于分析用户对不同类型产品的偏好。 3. **购买时间**：记录交易发生的时间，可用于研究消费模式和高峰时段等信息。 4. **交易金额**：每次交易的数额，有助于计算总收入、平均订单价值等指标。 5. **浏览历史**：列出用户在下单前查看的商品列表，为推荐系统提供依据。 6. **用户行为**：包括点击、搜索和加入购物车等活动记录，揭示用户的购买意图。 7. **地理位置信息**：如IP地址或邮政编码，可用于分析地域性消费习惯。 8. **人口统计学特征**：年龄、性别及职业等个人信息，对于市场细分和个人化营销至关重要。 9. **销售渠道**：用户通过何种方式访问电商平台（例如手机应用或网页）的信息。 10. **促销活动参与情况**：记录用户的优惠券和折扣使用状况，评估其对购买决策的影响。 11. **商品评价与评论**：收集关于产品质量的反馈意见，用于改进产品质量和服务水平。 12. **购买状态**：是否成功完成交易，作为训练模型的目标变量存在其中。 通过深入分析train.csv数据集可以实现以下目标： - 构建用户画像：根据人口统计特征和消费行为描绘出用户的典型形象及偏好。 - 商品推荐系统开发：利用协同过滤或深度学习方法基于浏览历史推断相似商品的潜在需求。 - 购买预测模型建立：通过机器学习技术预测未来的购买可能性，实现精准营销策略。 - 提升转化率优化：分析从浏览到完成交易的过程，识别影响转化的关键环节并进行改进。 - 用户留存情况研究：探究用户生命周期特征，发现可能流失的客户群，并采取措施提高用户粘性。 - 评估促销活动效果：为制定更有效的市场推广策略提供数据支持和指导依据。 对train.csv中的详尽数据分析能够帮助电商企业提升运营效率并更好地满足客户需求，在激烈的市场竞争中占据有利位置。在此过程中，数据分析与挖掘技术起着核心作用，并为企业决策提供了重要的数据支撑。
     
  • 淘宝购买过的商品数据爬虫.rar
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    本资源为“淘宝购买历史数据爬虫”，内含Python脚本，可自动抓取用户在淘宝网上的购物记录信息。需谨慎使用并确保遵守平台规则与个人隐私权。 爬虫（Web Spider）是一种模拟浏览器行为的程序，用于自动获取互联网上的数据，并执行数据分析、监测及跟踪任务。以下是其通常的工作流程： 首先发起HTTP请求：使用网络请求库（例如Python中的requests库），向目标网站发送HTTP请求并接收网页的HTML代码。 接着解析HTML内容：通过解析库（如Python中的BeautifulSoup或lxml）将获取到的HTML文档转换为可操作的数据结构，即DOM模型。 然后提取数据：利用选择器、Xpath和正则表达式等技术手段，在DOM中筛选出所需的信息，例如标题、链接、文本以及图片等内容。 接下来进行数据处理与存储：对已提取的数据实施进一步清理工作，包括过滤掉冗余信息或格式化输出。根据实际需求可将最终结果保存至文件系统或者数据库之中。 页面翻页及动态加载内容的应对策略：当需要浏览多页或者获取更多由JavaScript生成的内容时，则需采用循环、延时等方法以模拟用户行为来完成任务。对于那些通过AJAX请求更新的部分，可以借助Selenium之类的工具实现更复杂的交互操作从而获得完整数据。 最后是反爬虫机制的应对措施：鉴于部分网站会采取各种手段防止被爬取（如限制访问频率或加入验证码），因此开发者需要设计相应的策略来克服这些障碍。
     
  • 汽车购买决策的数据集（购买决策数据集）
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    本数据集包含了消费者在购车过程中的各类信息，旨在通过分析用户的年龄、性别、收入水平及偏好等变量来预测其购车决策。适合用于机器学习模型训练和优化。 数据的属性包括：用户ID、性别、年龄、年收入以及购买决定（否=0；是=1）。
     
  • 购物篮商品数据集.7z
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    《购物篮商品数据集》包含大量消费者的购物记录，以压缩文件形式提供，方便研究市场行为、顾客偏好及推荐系统开发。 上次上传的资源是两个季度的购物篮信息，而非两年的信息，现对此进行更正并重新上传该资源。其中，productList包含商品详单，而productAttribute则包括商品相关属性；brandList列出品牌详单，brandAttribute涵盖品牌相关属性。此外，还有两个sale文件包含了经过预处理后的两季度的购物篮数据，这些数据可用于关联分析算法的学习。
     
  • 单件商品购买商城源码/单品详情页购买功能源码下载
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    本产品提供单件商品购买商城的完整源代码，包括详细的单品展示与购买页面设计。适用于快速构建个性化在线购物平台，实现便捷的商品浏览和下单流程。 单品购买商城源码提供单个商品带详情页的购买系统下载功能，方便分享与推广。用户可以在后台编辑生成商品出售详情页面，并选择到付或线上付款方式。详情页样式模仿淘宝设计，界面清晰易用，支持对接商户平台及第三方支付软件。 当商品被成功购买后，在商城管理后台会自动生成相应的订单信息；卖家可以处理发货等后续操作。系统架构包括：卖家版商品详情展示与PC端平台管理功能模块。 该系统的特性如下： 1. 采用PHP开发技术，确保安全稳定运行； 2. 用户无需下载安装程序即可快速使用； 3. 基于开源框架构建，便于进一步定制化二次开发需求； 4. 提供开放API接口。
     
  • TestMall: Vue3 实践项目 - 商品购买
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    TestMall: Vue3 实践项目 - 商品购买 是一个基于Vue3框架构建的商品购买系统实践案例，旨在通过实战提升开发者对现代前端技术栈的理解与应用能力。 项目设置：npm install 开发编译与热更新：npm run serve 生产环境编译及压缩：npm run build 自定义配置：查看配置文件中的相关设置
     
  • Amazon Product Dataset 2020 - 亚马逊产品数据集 数据集
    优质
    Amazon Product Dataset 2020是包含大量亚马逊用户评论和元数据的产品数据库，适用于自然语言处理、推荐系统等领域的研究与开发。 数据集中包含亚马逊产品的30,000条记录。可用字段包括：唯一ID、产品名称、品牌名称、ASIN号、类别、UPC/EAN代码、标价、售价、数量、型号、关于产品描述、产品规格和技术细节，装运重量和尺寸信息，图像链接以及变体详情；SKU编号及对应的网址地址；库存情况说明；详细的产品信息包括颜色与成分等，并且指明是否为亚马逊卖家提供的商品。此外还提供了针对不同尺寸的数量变化数据以及产品的详细介绍文本。
     
  • Amazon Electronics 数据集
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    Amazon Electronics数据集汇集了丰富的电子类产品客户评论，包含产品评价、星级评分及文本内容，是进行自然语言处理和情感分析的理想资源。 Amazon Electronics 数据集是Amazon的一个子数据集，直接下载后是一个.json文件。我在官网上花费了较长时间才成功下载到该数据集，并且了解到阿里的一家机构在使用Deep interest network模型时也用到了这个数据集。