百货商店顾客性别预测数据集DepartmentStoreCustomerGenderPrediction-hyunseokchie
数据来源：互联网公开数据
标签：顾客分析, 性别预测, 消费者行为, 机器学习, 数据挖掘, 客户画像, 市场营销, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自韩国百货商店的顾客信息，记录了顾客的唯一标识符（cust_id）及其性别（gender）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态顾客信息快照。
地理范围：数据来源于韩国百货商店，主要面向韩国市场。
数据维度：包括两个字段：cust_id（顾客ID，整数类型）和gender（性别，0或1，二元分类）。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：X_train.csv, y_train.csv, X_test.csv，其中X_train和y_train用于训练模型，X_test用于测试。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于顾客行为分析和机器学习模型训练。
该数据集适合用于顾客性别预测、用户画像构建和市场分析。
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：适用于消费者行为分析、市场细分研究，以及基于顾客性别的个性化推荐研究。
行业应用：可为零售行业提供数据支持，尤其是在顾客细分、精准营销、商品推荐等方面。
决策支持：支持百货商店的营销策略制定、产品推广和库存管理，提高销售效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生理解分类问题和顾客行为分析。
此数据集特别适合用于探索顾客性别与消费行为之间的关系，帮助用户构建性别预测模型，从而实现精准营销和个性化服务。
