客户行为分析数据集CustomerBehaviorAnalysisDataset-calvinadi
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 行为数据, 消费行为, 客户分群, 市场营销, 客户生命周期, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含经过清洗的客户交易数据，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：数据未明确标注具体时间范围，但包含了客户的加入月份（join_month）、最后交易月份（last_trans_month）等时间维度信息，可以推断为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据包含“kode provinsi_norm”（省份编码）、“kode kabupaten_norm”（县/市编码）、“kode kecamatan_norm”（区/镇编码），推测数据来源于印度尼西亚，具体地区范围未明确。
数据维度：数据集包括多个客户行为相关的数值型特征，如gender_encoded（性别编码）、join_day（加入日）、join_month（加入月）、most_bought_product（最常购买商品）、last_trans_day（最后交易日）、last_trans_month（最后交易月）、customer_tier_encoded（客户等级编码）、refund_norm（退款标准化）、wallet_balance_norm（钱包余额标准化）、total_gross_amount_norm（总消费额标准化）、total_discount_amount_norm（总折扣额标准化）、kode provinsi_norm（省份编码标准化）、kode kabupaten_norm（县/市编码标准化）、kode kecamatan_norm（区/镇编码标准化）、recency_norm（最近一次消费标准化）、frequency_norm（消费频率标准化）、monetary_norm（消费金额标准化）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_df.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便直接用于分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略制定、客户分群等研究。
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：适用于客户行为分析、用户画像构建、客户生命周期价值（CLTV）评估等学术研究。
行业应用：可以为电商、零售、金融等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、客户关系管理（CRM）等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的市场营销策略、优化客户服务流程、提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、市场营销、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户消费行为的规律，预测客户未来购买行为，优化营销策略，提升客户价值。
