标题：电影票务与顾客行为分析数据集
数据内容：
本数据集包含了电影票务系统的详细信息以及顾客行为数据，涵盖了以下关键数据元素：
- Ticket_ID: 每张电影票的唯一标识符
- Age: 购买电影票的顾客年龄
- Ticket_Price: 电影票的价格
- Movie_Genre: 电影的类型或类别
- Seat_Type: 座位的类型（如普通座、VIP座等）
- Number_of_Person: 购买电影票的人数
- Purchase_Again: 顾客是否再次购票
- Number_of_Customers_Per_Day: 每天的顾客数量
- Average_Order_Value: 每笔订单的平均价值
- Operating_Hours_Per_Day: 电影院每天的运营时间
- Number_of_Employees: 电影院的员工数量
- Marketing_Spend_Per_Day: 每天的营销支出
- Location_Foot_Traffic: 电影院所在位置的客流量
- Daily_Revenue: 每天的收入
- Retirement_Age: 退休年龄（可能与员工相关）
- Debt_Amount: 债务金额
- Monthly_Savings: 每月储蓄金额
- Loan_Default_Risk: 贷款违约风险
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可广泛应用于多个行业和领域：
- 电影行业：分析观众偏好、票房表现、电影类型的影响等
- 零售与服务行业：优化运营时间、员工配置、营销策略等
- 金融行业：评估贷款风险、债务状况、储蓄行为等
- 市场营销：研究顾客购买行为、重复购买率、营销效果等
- 数据分析与预测：建立预测模型，分析票房趋势、顾客流失率等
标签：电影票务, 顾客行为, 数据分析, 票价, 电影类型, 座位类型, 购买频率, 顾客数量, 平均订单价值, 运营时间, 员工数量, 营销支出, 客流量, 日收入, 偿债能力, 贷款风险，
行业分类：
1. 电影与娱乐行业
2. 零售与服务行业
3. 金融与投资行业
4. 市场营销与广告行业
5. 数据科学与分析行业
统计信息分析：
- Ticket_ID有1436种不同值，表明数据集覆盖了大量独立的购票记录
- Age有43种不同值，显示顾客年龄分布较广
- Ticket_Price有942种不同值，说明票价具有较高的波动性和多样性
- Movie_Genre仅有5种不同值，可能反映了常见电影类型的有限性
- Seat_Type有3种不同值，表明座位类型的分类较为简洁
- Number_of_Person有7种不同值，显示购票人数的分布情况
- Purchase_Again仅有2种不同值，可能表示是否重复购票的二元分类
- Number_of_Customers_Per_Day有441种不同值，表明每天顾客数量波动较大
- Average_Order_Value有694种不同值，显示订单价值的多样性
- Operating_Hours_Per_Day有12种不同值，可能反映了不同的运营时间段
- Number_of_Employees有13种不同值，表明员工数量的分布情况
- Marketing_Spend_Per_Day有1967种不同值，说明营销支出具有较高的变化范围
- Location_Foot_Traffic有831种不同值，显示客流量的波动性
- Daily_Revenue有1998种不同值，表明每天收入的多样性
- Retirement_Age有214种不同值，显示退休年龄的分布情况
- Debt_Amount有300种不同值，说明债务金额的多样性
- Monthly_Savings有298种不同值，显示储蓄金额的分布情况
- Loan_Default_Risk仅有2种不同值，可能表示贷款违约风险的二元分类
