客户访问分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分类,机器学习,访问行为,时间序列,客户识别,数据分类,行为分析
数据概述：
本数据集旨在通过机器学习算法分类客户访问行为，区分客户是否为访问者。数据集包含多个字段，如客户唯一标识符、分支机构信息、访问时间（包括月份、日期、星期几和小时）、以及会话时长等。数据集分为“klustera-train”和“klustera-test”两部分，“klustera-train”用于训练模型并进行分析，“klustera-test”用于模型验证和预测。
数据用途概述：
该数据集适用于客户行为分析、访问模式识别以及分类模型的构建。研究人员可以通过分析“klustera-train”中的数据，探索影响客户是否为访问者的关键因素，并利用这些发现对“klustera-test”中的新数据进行分类。此外，数据集还可用于优化客户识别流程、提升分支机构运营效率或改进客户服务质量。通过分析时间序列数据，企业可以更好地理解客户行为模式，从而制定更有效的营销策略或运营决策。
