客户行为与价值分析数据集RFM-Final-PreDataset-amintaghavifar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为，价值分析，数据集，数据挖掘，客户关系管理，市场营销，统计分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自零售行业的客户购买行为数据，记录了客户在特定时间段内的交易记录和消费特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的零售商店，包括线上和线下销售渠道。
数据维度：数据集包括客户ID，交易日期，购买金额，购买频率，最近购买时间，商品类别，促销活动参与情况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售行业的交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于客户行为分析，客户价值评估，市场营销策略制定等领域的应用，尤其在RFM模型构建，客户细分和精准营销等方面具有重要应用价值。
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，客户价值评估及市场细分等研究，如客户生命周期价值分析，客户流失预警等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在客户关系管理，精准营销和个性化推荐方面。
决策支持：支持零售企业的客户管理策略优化和市场营销决策，帮助商家制定科学的客户关怀和促销策略。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及客户关系管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和价值评估方法。
此数据集特别适合用于探索客户行为与价值的规律与趋势，帮助用户实现客户细分，精准营销和个性化服务，提升客户满意度和企业盈利能力。
