消费行为与产品交易数据集ConsumerBehaviorandProductTransactionDataset-thealpha22

数据来源：互联网公开数据

标签：消费行为, 交易数据, 产品分析, 客户分析, 零售, 金融, 数据挖掘, 市场营销

数据概述：该数据集包含来自零售或金融领域的交易数据，记录了客户的消费行为和产品交易信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2023年2月8日。地理范围：数据覆盖的区域为印度，包括JAMSHEDPUR、JHAJJAR、MUMBAI、NAVI MUMBAI、ITANAGAR等城市。数据维度：数据集包括TransactionID（交易ID）、CustomerID（客户ID）、CustomerDOB（客户出生日期）、CustGender（客户性别）、CustLocation（客户所在地）、CustAccountBalance（客户账户余额）、TransactionDate（交易日期）、TransactionTime（交易时间）、STATUS_（交易状态）、bplayer0（商品名称）、product_id（商品ID）、category_id（商品类别ID）、category_code（商品类别代码）、brand（品牌）、price（价格）、PaymentMode（支付方式）、Frequency（消费频率）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为Pheonix-2.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于零售或金融领域，已进行匿名化处理。该数据集适合用于消费行为分析、客户细分、产品推荐和市场营销策略研究。

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、金融领域的研究，如客户消费习惯分析、产品销售趋势分析、市场营销策略评估等。行业应用：可以为零售业、电商平台、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理、个性化推荐、风险控制等方面。决策支持：支持企业制定基于数据的营销策略、优化产品定价、改善客户体验等。教育和培训：作为数据分析、市场营销、金融风控等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解消费行为和市场规律。此数据集特别适合用于探索客户消费模式、产品销售表现以及不同支付方式和消费频率之间的关系，帮助用户实现优化决策、提升销售业绩等目标。