零售交易消费者行为分析数据集RetailTransactionConsumerBehaviorAnalysis-nishthakapoor17
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 消费者行为, 交易数据, 客户分析, 商品分类, 市场营销, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的交易数据，记录了消费者的购物行为、商品信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从交易日期（tran_date）字段推断，该数据集包含一定时间范围内的交易记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以根据城市代码（city_code）推断数据覆盖的城市。
数据维度：数据集包括Customer.csv（客户信息）、Transactions.csv（交易记录）、prod_cat_info.csv（商品类别信息）三个文件。
Customer.csv：包含客户ID（customer_Id）、出生日期（DOB）、性别（Gender）和城市代码（city_code）。
Transactions.csv：包含交易ID（transaction_id）、客户ID（cust_id）、交易日期（tran_date）、商品子类别代码（prod_subcat_code）、商品类别代码（prod_cat_code）、数量（Qty）、单价（Rate）、税额（Tax）、总金额（total_amt）和商店类型（Store_type）。
prod_cat_info.csv：包含商品类别代码（prod_cat_code）、商品类别（prod_cat）、商品子类别代码（prod_sub_cat_code）和商品子类别（prod_subcat）。
数据格式：CSV格式，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于消费者行为分析、市场细分、商品推荐等研究。
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：适用于零售行业消费者行为、市场营销策略、商品销售趋势的学术研究，例如客户生命周期价值分析、购物篮分析等。
行业应用：为零售企业、电商平台提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化推荐、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的营销策略，优化商品陈列，提高销售额和客户满意度。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、商业智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解消费者行为和零售业务。
此数据集特别适合用于探索消费者购物习惯、商品销售规律，以及不同客户群体的消费差异，从而帮助用户实现提升销售额、优化库存管理等目标。
