用户消费行为预测回归数据集UserConsumptionBehaviorPredictionRegressionDataset-sayeera
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 消费预测, 零售, 市场营销, 回归分析, 数据挖掘, 客户画像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户消费行为数据，记录了用户的基本属性、购物习惯以及最终的消费金额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，但从城市类别（City_Category）来看，可能来源于某个或多个国家的城市。
数据维度：数据集包含多个关键字段，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, Product_Category_2, Product_Category_3（商品类别，可能为多类别商品）
Purchase（消费金额）
数据格式：CSV格式，文件名为Data Set for Regression.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于用户消费行为分析、消费金额预测、客户细分以及市场营销策略制定等领域。
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、消费者行为分析等领域的学术研究，如用户消费习惯分析、不同用户群体的消费差异研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售商等提供数据支持，尤其是在用户画像构建、个性化推荐、精准营销方面。
决策支持：支持企业优化营销策略、预测销售额、评估促销活动效果等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握回归分析、数据预处理、特征工程等技能。
此数据集特别适合用于探索用户属性与消费金额之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现精准营销和提升销售业绩。
