客户产品关联行为预测数据集_Customer_Product_Association_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 产品关联, 预测模型, 客户细分, 机器学习, 数据挖掘, 销售预测, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自客户行为分析平台的数据，记录了客户与产品之间的关联行为信息，用于预测客户购买行为和产品间的关联关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，推测为一段时间内积累的客户行为数据。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含不同的客户和产品相关信息，包括客户ID（core_cust_id）、产品代码（prod_code）、以及各种客户行为和产品属性相关的字段，如f1-f22、g1-g9、h1-h8、i1-i9、j1-j13、k1-k11、l1-l7、m1-m9、n6-n10、o6-o11、p6-p12、q1-q10、r3、s1-s7等，以及训练集、测试集和标签数据。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和处理。
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、产品关联规则挖掘、用户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：可为市场营销、销售预测、产品推荐等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐系统、客户关系管理（CRM）等领域具有实用价值。
决策支持：支持企业进行客户细分、产品定价、市场策略优化等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和产品关联。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为的模式，预测客户对产品的偏好，从而优化营销策略，提升销售业绩。
