利用数据做推荐软件主要涉及以下几个步骤：
数据收集与整理
收集用户行为数据，如浏览记录、购买记录、评价等。
收集商品信息，如款式、颜色、价格等。
数据整理，包括数据清洗、去重、过滤等，以提高数据质量和准确性。
安装必备库
安装用于数据处理和机器学习的相关Python库，如pandas和scikit-learn。
数据预处理
对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，以便用于后续的分析和建模。
数据分析
利用数据分析方法，如分类、聚类、关联分析等，对数据进行特征提取和度量分析。
推荐算法设计
根据不同的业务需求和用户群体，选择合适的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。
实现基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法，找到相似用户或相似物品进行推荐。
模型评估和调整
对推荐算法进行评估，使用准确率、召回率、覆盖率、多样性等指标衡量模型性能。
根据评估结果调整模型参数和算法，不断优化推荐效果。
部署和优化
将推荐系统部署到实际应用中，并持续监控和优化模型性能，以适应用户行为的变化。
示例代码
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
读取用户购买记录
user_data = pd.read_csv（'user_purchase_data.csv'）
读取商品信息
item_data = pd.read_csv（'item_data.csv'）
计算用户购买商品的相似度
user_item_matrix = user_data.pivot_table（index='user_id', columns='item_id', values='purchase_count'）
similarity_matrix = cosine_similarity（user_item_matrix）
推荐函数
def recommend_items（user_id, similarity_matrix, user_item_matrix, top_n=5）:
获取用户购买过商品的相似度
similar_users = similarity_matrix[user_id].argsort（）[::-1][1:]
recommended_items = set（）
获取相似用户购买过但当前用户未购买的商品
for similar_user in similar_users:
recommended_items.update（user_item_matrix.loc[similar_user].dropna（）.index）
返回前N个推荐商品
return list（recommended_items）[:top_n]
示例调用
recommended_items = recommend_items（user_id=1, similarity_matrix=similarity_matrix, user_item_matrix=user_item_matrix）
print（"Recommended items for user 1:", recommended_items）
```
总结
通过以上步骤和示例代码，可以利用数据构建一个简单的推荐系统。实际应用中，推荐系统的构建会更加复杂，需要考虑更多的数据源、算法选择和优化策略。