零售消费行为与交易数据分析数据集RetailConsumptionBehaviorandTransactionDataAnalysisDataset-geetmukherjee
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 消费行为, 交易数据, 客户细分, 市场营销, 数据挖掘, 客户忠诚度, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的消费行为与交易数据，记录了顾客的购物习惯、商品购买记录和交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从日期格式推测，可能涵盖一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析特定零售商的客户行为。
数据维度：数据集包含两份关键数据文件：
QVI_purchase_behaviour.csv：包含客户的忠诚度卡号（LYLTY_CARD_NBR）、生活阶段（LIFESTAGE）和客户类型（PREMIUM_CUSTOMER）等信息。
QVI_transaction_data.csv：包含交易日期（DATE）、门店编号（STORE_NBR）、忠诚度卡号（LYLTY_CARD_NBR）、交易ID（TXN_ID）、商品编号（PROD_NBR）、商品描述（PROD_）、商品数量（PROD_QTY）和总销售额（TOT_SALES）等信息。
数据格式：CSV格式，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据可能来源于零售商的内部系统或市场调研，已进行匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于零售行业客户行为分析、市场营销策略制定和销售数据预测等领域。
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、消费者行为、零售管理等领域的学术研究，例如客户细分、购买模式分析、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化推荐、库存管理和市场预测方面。
决策支持：支持企业进行市场细分、产品定位、定价策略制定、促销活动优化等决策。
教育和培训：作为市场营销、商业分析、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索消费者购买行为与交易数据之间的关系，帮助用户实现客户价值最大化、优化营销策略和提升销售业绩等目标。
