标题：客户行为分析与市场细分数据集
数据内容：
本数据集包含客户的基本信息、消费行为及市场细分相关数据。具体包括以下字段：
- Customer_ID：客户唯一标识
- Age：客户年龄
- Gender：客户性别
- Annual_Income：客户年收入
- Spending_Score：客户消费评分
- Region：客户所在区域
- Marital_Status：客户婚姻状况
- Num_of_Children：客户子女数量
- Employment_Status：客户就业状况
- Credit_Score：客户信用评分
- Online_Shopping_Frequency：客户线上购物频率
- Target：客户分类目标（二分类）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的客户分析与市场细分问题。例如：
- 零售业：分析客户消费行为，优化营销策略
- 金融业：评估客户信用风险，制定差异化服务方案
- 电子商务：预测客户购买行为，提升转化率
- 市场营销：进行客户分群，精准定位目标用户
- 数据分析：研究客户特征与消费行为之间的关系
标签：客户特征, 消费行为, 市场细分, 客户分类, 数据分析, 信用评分, 消费评分, 客户群体, 客户画像, 营销策略，
行业分类：
- 零售业：客户消费行为分析
- 金融业：信用风险评估
- 电子商务：线上购物行为预测
- 市场营销：精准营销策略制定
- 数据分析：客户特征与行为建模
统计分析：
- 数据集包含30,000个唯一客户ID，覆盖范围广泛
- 年龄字段有52种不同值，显示客户年龄分布较广
- 性别字段仅有2种不同值（男、女），可能代表数据集中性别分类较为简单
- 年收入字段有26,853种不同值，说明客户收入差距较大
- 消费评分字段有99种不同值，表明消费行为的多样性
- 区域字段有4种不同值，可能代表数据覆盖的地理范围有限
- 婚姻状况字段有4种不同值，显示客户家庭状况的多样性
- 子女数量字段有5种不同值，表明客户家庭结构的差异性
- 就业状况字段有4种不同值，显示客户职业状态的多样性
- 信用评分字段有550种不同值，说明信用评估的精细度较高
- 线上购物频率字段有20种不同值，表明客户购物习惯的多样性
- 目标字段有2种不同值，可能代表数据集中客户分类为二分类问题
