用户消费行为回归分析数据集UserConsumptionBehaviorRegressionAnalysis-akshithsagar
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 消费数据, 回归分析, 市场营销, 客户画像, 数据建模, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的消费行为数据，记录了用户的个人属性、消费习惯以及购买金额等信息，可用于构建用户消费行为预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户消费快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测为印度市场。
数据维度：数据集包括“Gender”（性别）、“Age”（年龄段）、“Occupation”（职业）、“City_Category”（城市类别）、“Stay_In_Current_City_Years”（在当前城市居住年限）、“Marital_Status”（婚姻状况）、“Product_Category_1/2/3”（商品类别）和“Purchase”（购买金额）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Data Set for Regression (1).csv，方便数据导入和分析。
数据来源：数据来源于电商平台的用户行为记录，经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户消费行为分析、市场营销策略制定以及客户细分研究。
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：适用于市场营销、消费者行为研究等领域的学术研究，例如用户购买力预测、消费习惯分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售商等提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、用户画像构建等方面。
决策支持：支持企业制定市场营销策略、优化产品定价、改善用户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响用户消费行为的因素，建立预测模型，从而优化营销策略，提升销售业绩。
