客户消费行为与折扣预测数据集CustomerBehaviorandDiscountPrediction-avaneesh23
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 折扣预测, 消费数据, 市场营销, 客户分群, 数据建模, 机器学习, 零售行业
数据概述：
该数据集包含客户的消费行为数据，旨在用于预测客户对折扣的响应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含订单日期，可推断为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为特定零售或服务平台的用户数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括客户ID（Customer_ID）、订单数量（No_of_orders_placed）、客户类别（Category_of_customers）、最高消费金额（Maximum_bill）、最低消费金额（Minimum_bill）、最近一次下单日期（Last_order_placed_date）、问题反馈次数（No_of_issues_raised）、客户评分（Customer_rating）、平均食物评分（Average_food_rating）、平均满意度评分（Average_happiness_rating）、优惠券使用状态（Coupon_consumption_status）、优惠券提供数量（Coupons_offered）和高级会员资格（Premium_membership）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、折扣预测、市场营销策略优化以及个性化推荐等领域。
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、消费者行为分析等领域的研究，例如客户细分、折扣敏感度分析、消费趋势预测等。
行业应用：可为零售、电商、餐饮等行业提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、促销活动优化、个性化推荐系统等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度，优化资源分配。
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理解客户消费行为和折扣预测。
此数据集特别适合用于探索客户消费行为与折扣之间的关系，预测客户对不同折扣的响应，从而优化营销策略和提升盈利能力。
