外部数据集CPEConveniencePurchaseExperience数据集-shivamb
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，消费者行为，数据集，数据分析，机器学习，购物体验，市场研究，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自外部来源的CPE（Convenience Purchase Experience）数据，记录了消费者在零售环境中的购买行为和体验。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的零售商店，包括城市和乡村的不同商圈。
数据维度：数据集包括消费者的购物频率、购买金额、商品类别、支付方式、购物时间、顾客满意度等变量。还包括消费者的个人信息和购物偏好。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个零售商的公开资料和消费者调查，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的消费者行为分析、市场研究、机器学习模型训练等领域，尤其在购物体验优化、个性化推荐等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于消费者行为研究、购物体验分析、市场趋势预测等，如消费者购物习惯的变化、购物体验对销售的影响等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在购物体验优化、个性化推荐和营销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的购物体验改善和策略优化，帮助商家制定科学的购物环境设计、商品布局和促销决策。
教育和培训：作为商业分析、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解消费者行为分析和购物体验优化技术。
此数据集特别适合用于探索消费者购物行为的规律与趋势，帮助用户实现购物体验的优化和个性化推荐，提高消费者满意度和忠诚度，促进零售业务的增长。
