客户行为与属性分析数据集CustomerBehavior-AttributeAnalysisDataset-kishladwivedi2
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 客户画像, 营销活动, 产品推荐, 客户细分, 行为数据, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自某平台的客户行为数据和客户属性信息，旨在用于客户行为分析、客户细分和个性化营销。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为某一时段内的静态数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析具有特定行为模式的客户群体。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
test_action_history.csv：记录了客户的营销活动参与历史，包括客户代码、优惠ID、子优惠ID、批次ID、产品类别、产品子类别、发送时间戳和打开时间戳等字段。
test_customers.csv：包含客户的基本信息，仅有CUSTOMER_CODE字段，作为客户标识。
test_cdna_data.csv：包含客户的属性数据，包括CUSTOMER_CODE和299个匿名特征（v2至v302），这些特征可能代表客户的人口统计学信息、偏好或其他行为特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于某平台或企业内部，经过匿名化处理，以保护客户隐私。该数据集适用于深入分析客户行为模式、构建客户画像以及优化营销策略。
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、市场营销、消费者行为等领域的研究，例如，分析不同营销活动的有效性、识别高价值客户、研究客户属性与行为之间的关系等。
行业应用：为电商、金融、零售等行业提供数据支持，尤其适用于个性化推荐、客户流失预测、营销活动优化等应用。
决策支持：支持企业制定数据驱动的营销策略，提升客户满意度和忠诚度，优化资源配置。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为数据分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索客户行为模式、客户细分策略以及个性化营销方案的制定，帮助用户实现优化营销效果、提升客户满意度等目标。
