购物行为分析用户消费数据集CustomerShoppingBehaviorAnalysis-ahmedgamalabdalmalk
数据来源：互联网公开数据
标签：消费行为, 零售, 用户画像, 购物, 市场分析, 顾客分析, 行为数据, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自购物中心的顾客购物行为数据，记录了顾客的交易信息，涵盖了购物时间、商品类别、消费金额、支付方式、顾客性别、年龄等多个维度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年到2022年。
地理范围：数据来源于购物中心，但未明确具体地理位置，可以推测为某个或多个购物中心。
数据维度：数据集包括发票号、顾客ID、性别、年龄、商品类别、购买数量、单价、支付方式、发票日期、购物中心等字段。
数据格式：CSV格式，包含两个CSV文件，分别为customer_shopping_data.csv和customer_shopping_data-new.csv，后者包含额外未命名的列"Unnamed: 0"和"ages"。
数据来源：数据来源于公开渠道，具体来源未明确。已进行数据清洗和预处理，以便于分析。
该数据集适合用于顾客消费行为分析、市场趋势研究以及用户画像构建等。
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：适用于零售业消费者行为研究，如消费习惯分析、年龄与消费金额的关系研究、商品类别偏好分析等。
行业应用：可以为零售行业、市场营销部门提供数据支持，特别是在顾客细分、个性化推荐、市场策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理、市场推广活动优化等决策。
教育和培训：作为商业分析、市场营销、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解消费者行为。
此数据集特别适合用于探索顾客购物行为与商品类别、支付方式、年龄等因素之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提升销售业绩等目标。
