客户行为与交易预测数据集CustomerBehaviorandTransactionPredictionDataset-ugurari
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 交易数据, 信用评分, 客户细分, 机器学习, 预测模型, 零售业, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的客户行为与交易数据，记录了客户的个人信息、交易明细、商品类别以及预测目标等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据交易数据推测为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为特定零售商的客户及其交易数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖客户信息（customer）、客户账户信息（customeraccount）、交易头信息（transaction_header）、商品类别信息（product_groups）以及训练集、测试集和提交样例等。关键字段包括客户编号（individualnumber）、卡号（cardnumber）、交易日期（date_of_transaction）、商品类别（category_number）、交易金额（hakkedis_amt）、奖励金额（odul_amt）以及预测目标（response）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。数据已进行初步的结构化处理，方便直接用于建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注。
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、信用风险评估、个性化推荐等方面的学术研究，例如，利用客户交易历史预测其未来消费行为。
行业应用：为零售行业、金融行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、风险控制、精准营销等。
决策支持：支持零售商的决策制定，例如优化商品陈列、调整促销策略、预测销售额等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为和交易数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户消费习惯、预测客户流失、评估营销活动效果等，帮助用户实现提升销售额、优化客户体验等目标。
