客户交易数据与物联网变量结合数据集CustomerTransactionDatawithIoTVariablesDataset-aliahmed110
数据来源：互联网公开数据
标签：客户交易，物联网，数据集，数据融合，机器学习，商业智能，零售业，预测分析
数据概述： 该数据集包含来自客户交易记录与物联网设备变量的综合数据，记录了客户交易行为与相关物联网环境参数的关联信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店和客户交易场景，主要集中在一二线城市的连锁零售网络。
数据维度：数据集包括客户交易数据（如交易时间，金额，商品类别，支付方式等）和物联网变量（如店铺温度，湿度，人流量，货架传感器数据等）。
数据格式：数据提供CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于零售企业的交易系统与物联网设备日志，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于零售行业的客户行为分析，销售预测，个性化推荐及物联网数据融合等研究与应用。
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：适用于客户行为模式挖掘，交易与环境因素关联性研究，如交易时间与店铺人流量的关系分析，季节性商品销售与温度变化的关系等。
行业应用：可以为零售企业，电商平台提供数据支持，特别是在智能选址，动态定价，库存优化等场景中。
决策支持：支持零售业务的精细化运营决策，如基于物联网数据的促销活动调整，客户动态洞察及个性化营销策略制定。
教育和培训：作为商业智能，物联网与数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多源数据融合与行业应用方法。
此数据集特别适合用于探索客户交易行为与物联网环境变量的交互影响，帮助用户实现精准的客户画像构建，销售预测优化及智能零售决策支持。
