客户营销活动效果提升数据集CustomerMarketingCampaignUpliftDataset-shonenkov
数据来源：互联网公开数据
标签：客户营销, 提升模型, 实验设计, 市场营销, 客户分析, 效果评估, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自客户营销活动的数据，用于评估营销活动对客户行为的影响，并构建提升模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为营销活动期间收集的数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于泛化分析。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
products.csv：商品信息，包含商品ID、多层级分类、品牌、供应商、净重、是否自有品牌、是否含酒精等属性。
clients.csv：客户信息，包含客户ID、首次注册日期、首次消费日期、年龄、性别等属性。
uplift_train.csv：训练集，包含客户ID、处理标志（treatment_flg，表示是否接受营销活动）和目标变量（target，表示营销活动效果）。
uplift_test.csv：测试集，包含客户ID。
uplift_sample_submission.csv：提交样本，包含客户ID和uplift预测值。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和模型构建。数据已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户营销活动效果评估、提升模型构建和营销策略优化。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，如营销活动效果评估、个性化营销策略研究等。
行业应用：为零售、电商、金融等行业提供数据支持，特别是在客户细分、营销活动效果预测、个性化推荐等方面。
决策支持：支持营销活动的效果评估与优化，帮助企业制定更有效的营销策略，提高投资回报率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解提升建模的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索营销活动对客户行为的影响，构建和评估提升模型，从而优化营销决策，提升营销效果。
