标题：基于客户特征的消费者行为分析数据集
数据内容：
该数据集包含以下字段：
- CustomerID：客户唯一标识符，用于区分不同客户。
- Gender：客户性别，分为两种类型。
- Age：客户年龄，覆盖了100种不同的年龄值。
- Annual Income ($)：客户的年收入，覆盖了1786种不同的收入水平。
- Spending Score (1-100)：客户的消费评分，覆盖了101种不同的评分值。
- Profession：客户的职位或职业，分为10种类型。
- Work Experience：客户的工作经验，覆盖了18种不同的经验值。
- Family Size：客户的家庭成员数量，覆盖了9种不同的家庭规模。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于多个行业的分析和研究，包括但不限于：
- 零售业：可用于客户细分、市场定位和个性化推荐策略的制定。
- 金融行业：可用于客户画像分析、信用评分模型和风险评估。
- 市场营销：可用于制定精准营销策略，分析不同客户群体的消费行为模式。
- 教育和研究：可用于消费行为研究、客户关系管理（CRM）模型的构建和验证。
行业分类：
- 零售业
- 金融行业
- 市场营销
- 教育与研究
标签：客户特征, 消费行为, 数据分析, 市场营销, 客户细分, 零售业, 金融行业, 数据挖掘, 数据科学, 数据集
