客户消费行为分析数据集CustomerConsumptionBehaviorAnalysisDataset-tomtecuade
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 销售数据, 零售业, 市场营销, 消费习惯, 数据挖掘, 客户细分, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的客户消费行为数据，记录了客户的购物历史、消费习惯和偏好等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但包含了客户的购物频率和最近一次购物时间等信息，可用于分析客户的活跃度和复购行为。
地理范围：数据未明确标示地理位置，但包含了客户的购物门店信息，可用于分析不同门店的销售情况和客户偏好。
数据维度：数据集包括以下主要字段：
id：客户唯一标识符。
nItems：客户购买的商品总数。
mostFreqStore：客户最常光顾的门店。
mostFreqCat：客户最常购买的商品类别。
nCats：客户购买的不同商品类别数量。
preferredBrand：客户偏好的品牌。
nBrands：客户购买的不同品牌数量。
nPurch：客户的购买次数。
salesLast3Mon：客户过去三个月的销售额。
salesThisMon：客户当月的销售额。
daysSinceLastPurch：距离客户上次购买的天数。
meanItemPrice：客户购买的商品平均价格。
meanShoppingCartValue：客户每次购物的平均消费金额。
customerDuration：客户的持续消费时间。
数据格式：CSV格式，文件名为salesData (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、销售预测和市场营销策略优化等领域。
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：适用于客户行为分析、市场细分、个性化推荐等领域的研究，如客户生命周期价值分析、消费模式识别等。
行业应用：可以为零售行业、电商平台等提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、销售预测等方面。
决策支持：支持企业制定个性化的营销策略、优化产品组合、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和市场趋势。
此数据集特别适合用于探索客户消费习惯的规律与趋势，帮助用户实现客户价值最大化、提升销售额等目标。
