客户购物行为与房地产市场分析数据集CustomerShoppingBehaviorandRealEstateMarketAnalysis-imadeddinebek
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 房地产市场, 购物习惯, 房价预测, 数据挖掘, 机器学习, 市场细分, 统计分析
数据概述：
该数据集包含两部分核心数据：客户购物行为数据和房地产市场数据。客户购物行为数据记录了购物中心客户的属性信息和消费行为，房地产市场数据则包含了房屋的各项特征和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：房地产数据包含房屋的建造年份，客户行为数据无明确时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为特定地区的市场数据。
数据维度：数据集包含两部分：
客户购物行为数据：包括客户ID、性别、年龄、年收入（千美元）和消费评分（1-100）。
房地产市场数据：包括房屋的销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋地上部分面积（平方英尺）、地下室面积（平方英尺）、建造年份。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
数据来源：数据集来源于公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户细分、消费行为分析、房地产价格预测等领域。
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：适用于市场营销、消费者行为、房地产经济学等领域的研究，如客户画像构建、消费习惯分析、房价影响因素分析等。
行业应用：可以为零售业和房地产行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销策略制定、房地产投资分析和风险评估等方面。
决策支持：支持企业制定精准的营销策略、优化资源配置，以及房地产行业的投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索客户消费行为与房地产市场之间的关联性，以及预测房价走势，帮助用户实现市场分析和决策优化。
