客户行为分析数据集CustomerBehaviorAnalysisDataset-aparajim
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 订单数据, 消费行为, 客户细分, 市场营销, 客户忠诚度, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的客户订单数据，记录了客户的消费行为和相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围截至2019年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含客户订单信息，推测可能来自特定餐饮服务平台或连锁店。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户ID（Customer_ID）、订单数量（No_of_orders_placed）、客户类别（Category_of_customers）、最高账单金额（Maximum_bill）、最低账单金额（Minimum_bill）、最后一次订单日期（Last_order_placed_date）、问题反馈数量（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）、是否为高级会员（Premium_membership）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于餐饮行业客户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、消费行为分析、市场营销策略优化等领域的研究。
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、商业智能等领域的学术研究，如客户生命周期价值分析、客户流失预测等。
行业应用：可以为餐饮行业、零售行业等提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化推荐、营销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的客户服务策略、优化营销活动，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索客户消费行为模式、评估营销活动效果，以及优化客户服务策略，以实现提高客户忠诚度和增加营收的目标。
