语境

该在线零售II数据集包含2009年12月1日至2011年9月12日在英国注册的非商店在线零售发生的所有交易。该公司主要销售独特的全场合用礼品。公司的许多客户都是批发商。

内容

属性信息：

发票编号：发票编号。名义上每个交易唯一分配的6位整数。如果此代码以字母“ c”开头，则表示已取消。
StockCode：产品（项目）代码。名义上每个不同产品唯一分配的5位整数。
描述：产品（项目）名称。名义上
数量：每笔交易中每个产品（项目）的数量。数字。
InvoiceDate：通知日期和时间。数字。生成交易的日期和时间。
单价：单价。数字。单位产品价格（英镑）。
客户编号：客户编号。名义上每个客户唯一分配的5位整数。
国家：国家名称。名义上客户居住国家/地区的名称。

致谢

Chen, D. Sain, S.L., and Guo, K. (2012), Data mining for the online retail industry: A case study of RFM model-based customer segmentation using data mining, Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management, Vol. 19, No. 3, pp. 197-208. doi: [Web Link].
Chen, D., Guo, K. and Ubakanma, G. (2015), Predicting customer profitability over time based on RFM time series, International Journal of Business Forecasting and Marketing Intelligence, Vol. 2, No. 1, pp.1-18. doi: [Web Link].
Chen, D., Guo, K., and Li, Bo (2019), Predicting Customer Profitability Dynamically over Time: An Experimental Comparative Study, 24th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2019), Havana, Cuba, 28-31 Oct, 2019.
Laha Ale，张宁，吴慧慈，陈大江和韩涛，使用双向深度递归神经网络的移动边缘计算中的在线主动缓存，IEEE物联网杂志，第1卷。第六期，第5520-5530页，2019年.Rina
Singh，Jeffrey A.Graves，Douglas A.Talbert，William Eberle，前缀和后缀顺序模式挖掘，2018年数据挖掘工业会议：数据挖掘的进展。应用和理论方面，第309-324页。2018。