重复客户识别数据集IdentifytheRepeatedCustomerDataset-venkatkumar001
数据来源：互联网公开数据
标签：客户识别，重复客户，数据集，市场营销，客户分析，零售业，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自零售业的数据，记录了客户的购买历史和行为特征，适用于识别重复客户和客户忠诚度分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括客户的购买记录，交易日期，商品类别，购买频率，购买金额，客户基本信息等变量。还包括客户行为特征，如访问频率，浏览时长等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售业公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于市场营销，客户分析，零售业管理等领域的应用，特别是在客户识别，客户忠诚度分析，个性化营销等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于客户行为分析，客户忠诚度研究，重复客户识别等研究，如购买模式分析，客户生命周期研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在客户细分，个性化营销和客户关系管理方面。
决策支持：支持客户识别和客户忠诚度分析，帮助商家制定科学的客户管理策略。
教育和培训：作为市场营销，数据科学及商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析，重复客户识别等技术。
此数据集特别适合用于探索客户行为特征与购买模式，帮助用户实现客户识别，客户忠诚度分析和个性化营销，提高客户满意度和销售效率。
