超市客户细分数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户细分,超市,数据分析,顾客行为,市场策略,优惠管理,折扣策略,聚类算法
数据概述：
本数据集包含了超市客户的多项关键数据，旨在通过多种无监督聚类算法对客户进行分类，以便于管理优惠或折扣策略。数据集包含以下字段：
Customer_ID：唯一客户标识符
Customer_Status：客户当前是否与公司保持活跃关系，活跃客户是指当前仍在与公司互动的客户
Old_Class：客户上一年的类别
Geographical_ID：为每个客户分配的地理位置唯一标识符
CustCreationDate：我们首次遇到客户时创建的客户ID日期
Net_Purchase(IRR)：扣除任何折扣后购买以转售的商品的总金额
Avg_Invoice_Row_No：发票的平均行数，通过将所有发票中的总行数除以发票数量计算得出
Waste_Rate：客户产生的总废弃物量与总购买重量的比例，通过将总废弃物重量除以总购买重量计算得出
Rejected_Rate：客户退货的百分比，通过将退货的总商品数量除以销售的总商品数量计算得出
Avg_Purchase_In_Month：客户每月平均开具的发票数量
Date_Of_Last_Purchase：客户最后一次购买的日期
数据用途概述：
该数据集适用于客户细分分析、市场策略制定、促销活动优化、顾客行为研究等多种场景。企业可以通过此数据集了解不同客户群体的特征，制定更有针对性的优惠或折扣策略，提高客户满意度和忠诚度。此外，数据集也可用于教育培训，帮助学习者掌握客户细分和市场分析的技巧。
