客户行为与CDNA数据分析数据集_Customer_Behavior___CDNA_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, CDNA数据, 营销预测, 用户画像, 行为序列, 产品推荐, 客户细分, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含客户行为数据和CDNA（Customer DNA）数据，记录了客户与营销活动之间的交互信息以及客户的特征属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从数据结构推测，可能包含一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自多个地区或国家。
数据维度：
test_action_history.csv：测试集中的客户行为历史，包括客户代码、优惠券信息、批次ID、产品类别、产品子类别、发送和打开时间戳。
test_cdna_data.csv：测试集中的CDNA数据，包含客户代码和299个客户特征变量（v2 - v302）。
test_customers.csv：测试集中的客户代码。
train_action_history.csv：训练集中的客户行为历史，与test_action_history.csv类似。
train_cdna_data.csv：训练集中的CDNA数据，与test_cdna_data.csv类似。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，包括数据清洗和变量编码。
该数据集特别适合用于客户行为分析、用户画像构建、营销活动效果评估和个性化推荐等应用。
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：适用于客户行为科学、市场营销、推荐系统等领域的研究，如客户生命周期分析、购买意向预测、个性化推荐算法研究等。
行业应用：为电商、零售、金融等行业提供数据支持，尤其适用于客户细分、精准营销、产品推荐、风险评估等应用。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略，优化客户关系管理，提升客户满意度和忠诚度。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户行为模式，构建客户画像，预测客户购买行为，并优化营销策略，从而提升业务绩效。
