时尚服装用户行为与商品信息数据集FashionRetailCustomerBehaviorandProductInformation-prestonmagakwe
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品信息, 零售分析, 客户细分, 商品推荐, 时尚服装, 数据挖掘, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自时尚服装零售商的客户信息和商品信息，记录了客户基本属性、订阅信息和商品特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据未明确标明地域，推测为面向全球用户的时尚服装零售商。
数据维度：
new_customers.csv：包含客户相关信息，如customer_id（客户ID）、fashion_news（是否订阅时尚资讯）、Active（是否活跃）、club_member_status（会员状态）、fashion_news_frequency（时尚资讯接收频率）和age（年龄）。
new_articles.csv：包含商品相关信息，如article_id（商品ID）、product_type（商品类型）、product_group（商品组）、graphical_appearance（外观特征）、pure_colour（纯色特征）、garment_group（服装组）、index（商品索引）。
数据格式：CSV格式，包含new_customers.csv和new_articles.csv两个文件，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于时尚服装零售商的用户数据和商品信息，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、商品推荐、市场细分和用户画像构建。
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、市场营销和消费者行为研究，如客户细分、用户画像构建、个性化推荐算法研究等。
行业应用：为时尚服装零售商提供数据支持，用于优化市场营销策略、提升客户满意度、改进商品推荐系统。
决策支持：支持零售商进行精准营销、库存管理、产品开发等决策，实现业务增长。
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零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为与商品特征之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升销售额和优化库存管理等目标。
