顾客购物行为数据集CustomerShoppingBehaviorDataset-kongpak007
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，购物行为，数据集，市场分析，消费者行为，机器学习，商业智能，销售分析
数据概述：该数据集包含来自电子商务平台的顾客购物行为数据，记录了顾客的购买记录，浏览行为和购物偏好等详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的电子商务用户，包括中国大陆的主要城市和乡村。
数据维度：数据集包括顾客ID，购买日期，商品ID，商品类别，购买数量，购买价格，浏览时间，浏览页面数，促销活动参与情况等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电子商务平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的市场分析，消费者行为研究，销售预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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：适用于顾客购物行为，购买行为预测，市场趋势分析等研究，如消费习惯分析，产品推荐算法优化等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在个性化推荐，库存管理，促销策略制定方面。
决策支持：支持电子商务平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索顾客购物行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
