Kaggle eCommerce Data|电子商务数据集|数据分析数据集

www.kaggle.com2024-10-26 收录

电子商务

数据分析

下载链接：

https://www.kaggle.com/carrie1/ecommerce-data

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

该数据集包含了一个电子商务平台上的交易数据，涵盖了订单、产品、客户和评价等信息。数据集的目的是帮助分析电子商务平台的销售趋势、客户行为和产品表现。

提供机构：

www.kaggle.com

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Kaggle eCommerce Data数据集的构建基于对一家全球电子商务公司的交易记录进行深度挖掘与整理。该数据集涵盖了从2010年12月至2011年12月期间的所有交易数据，包括客户ID、产品ID、交易日期、交易金额等关键信息。通过精细的数据清洗与标准化处理，确保了数据的高质量和一致性，为后续分析提供了坚实的基础。

使用方法

Kaggle eCommerce Data数据集的使用方法多样，适用于多种数据分析和机器学习任务。研究者可以通过该数据集进行客户细分、购买模式识别、市场篮子分析等。此外，该数据集还可用于构建和验证预测模型，如客户流失预测、销售预测等。使用时，建议先进行数据预处理，如缺失值填充、数据标准化等，以确保分析结果的准确性和可靠性。

背景与挑战

背景概述

Kaggle eCommerce Data数据集由Kaggle平台于2015年发布，主要研究人员包括来自多个学术机构和工业界的专家。该数据集的核心研究问题集中在电子商务平台的用户行为分析，旨在通过大数据技术揭示消费者购买模式和偏好。这一研究不仅推动了电子商务领域的个性化推荐系统的发展，还为市场营销策略的优化提供了宝贵的数据支持。

当前挑战

Kaggle eCommerce Data数据集在解决电子商务领域问题时面临多重挑战。首先，数据集的规模庞大，涉及数百万用户的交易记录，如何高效地处理和分析这些数据是一个技术难题。其次，数据集中包含大量噪声和缺失值，这增加了数据清洗和预处理的复杂性。此外，用户行为的多样性和动态变化使得模型训练和预测的准确性难以保证。最后，隐私保护和数据安全问题也是该数据集构建过程中必须考虑的重要因素。

发展历史

创建时间与更新

Kaggle eCommerce Data数据集首次发布于2019年，由Kaggle平台提供，旨在帮助研究人员和数据科学家探索电子商务领域的数据分析和机器学习应用。该数据集自发布以来，未有官方更新记录，但其持续受到广泛关注和使用。

重要里程碑

Kaggle eCommerce Data数据集的重要里程碑之一是其作为Kaggle平台上的热门数据集，吸引了大量数据科学家的参与和研究。该数据集在2019年发布后，迅速成为电子商务数据分析和预测模型构建的重要资源。此外，该数据集还被用于多个Kaggle竞赛，推动了相关领域算法和技术的进步。

当前发展情况

当前，Kaggle eCommerce Data数据集在电子商务领域的研究中仍具有重要地位。它不仅为学术界提供了丰富的数据资源，还促进了业界在客户行为分析、销售预测和个性化推荐系统等方面的应用。随着大数据和人工智能技术的不断发展，该数据集的潜在价值和应用场景也在不断扩展，为电子商务行业的创新和发展提供了有力支持。

发展历程

Kaggle首次发布E-Commerce Data数据集，该数据集包含一家非商店零售商的在线交易数据，涵盖2010年12月至2011年12月期间的交易记录。
2015年
数据集被广泛应用于机器学习和数据分析竞赛中，成为研究客户行为和销售预测的重要资源。
2016年
学术界开始引用该数据集，发表了多篇关于客户细分和市场分析的研究论文。
2017年
数据集的应用扩展到商业智能领域，多家企业利用该数据集进行市场策略优化和客户关系管理。
2018年
Kaggle对数据集进行了更新，增加了更多维度的数据，如客户地理位置和产品类别，以支持更深入的分析。
2019年
数据集被用于多个在线课程和培训项目，成为数据科学教育的重要教学资源。
2020年
随着数据科学和人工智能技术的发展，该数据集的应用场景进一步扩展，涉及预测分析、推荐系统和个性化营销等多个领域。
2021年

常用场景

经典使用场景

在电子商务领域，Kaggle eCommerce Data数据集被广泛用于分析消费者行为和优化在线购物体验。该数据集包含了大量交易记录，涵盖了商品类别、购买时间、客户信息等多个维度。研究者常利用此数据集进行客户细分、购物篮分析以及推荐系统优化，从而提升销售转化率和客户满意度。

解决学术问题

Kaggle eCommerce Data数据集为学术界提供了丰富的实证数据，解决了电子商务领域中关于消费者行为模式和市场动态的诸多研究问题。通过分析该数据集，学者们能够深入探讨消费者购买决策的影响因素，如价格敏感度、促销效果和季节性波动等。这些研究不仅丰富了消费者行为理论，还为电子商务平台的运营策略提供了科学依据。

实际应用

在实际应用中，Kaggle eCommerce Data数据集被广泛应用于电子商务平台的运营优化。例如，零售商可以利用该数据集进行市场细分，识别高价值客户群体，并制定个性化的营销策略。此外，数据集还可用于开发和测试推荐算法，帮助平台向用户推荐更符合其偏好的商品，从而提高用户购物体验和平台的销售额。

数据集最近研究

相关研究论文

1
Kaggle eCommerce Data: A Comprehensive Analysis of Online Retail TransactionsKaggle · 2015年
2
Exploring Customer Behavior in Online Retail: A Data-Driven ApproachIEEE · 2018年
3
Predictive Analytics in E-commerce: A Case Study Using Kaggle DataElsevier · 2019年
4
Customer Segmentation in Online Retail: Insights from Kaggle DataTaylor & Francis · 2020年
5
Time Series Forecasting in E-commerce: A Kaggle Data-Based StudySpringer · 2021年

以上内容由AI搜集并总结生成

用户留言

有没有相关的论文或文献参考？

这个数据集是基于什么背景创建的？

数据集的作者是谁？

能帮我联系到这个数据集的作者吗？

这个数据集如何下载？

点击留言

数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

5,000+

优质数据集

54 个

任务类型

进入经典数据集

热门数据集

2020年中西亚30m Landsat TM/OLI土壤盐渍化分布数据集

该土壤盐渍化产品覆盖范围涵盖中亚五国、西亚土耳其、阿富汗及伊朗全境，该产品使用Landsat、SPOT数据遥感数据解译得到，其中大部分区域使用Landsat数据，部分重点监测区域采用SPOT数据进行补充，利用多源、多时相遥感影像，结合遥感参数、地形地貌和自然环境因子，采用面向对象的遥感分类方法，应用影像分割、决策树分类、变化监测等关键技术完成。该2020年30米空间分辨率数据可用于中西亚盐渍化时空变化分析及资源利用评估，可为农牧业、林业、环境保护、水资源保护、环境保护等政府相关部门的规划与管理提供基础信息。

地球大数据科学工程收录

MedDialog

MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）

该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）

中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。

github 收录