客户出行行为分析数据集CustomerTravelBehaviorAnalysis-nanock
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 旅游出行, RFM模型, 客户细分, 市场营销, 数据挖掘, 预测分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含客户的出行行为数据，记录了客户在旅游出行方面的相关信息，适用于客户细分、行为预测和市场营销策略制定等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以根据“recence_cmd”（最近一次购买）和“anciennete”（客户活跃时长）等字段推断出时间维度。
地理范围：数据覆盖了客户的出行地点，包括火车和飞机出行。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括客户ID、火车和飞机出行地点、是否为青年客户、RFM细分、客户细分标签、年龄、最近一次购买时间、平均旅行时长、最近一次访问时间、平均旅行费用、客户活跃时长、出行次数、平均乘客数量、平均休闲票价、平均头等舱比例、高峰时段出行比例、周末出行比例、转化率、是否预订廉价航空、是否追踪廉价航空订阅、是否追踪订阅。
数据格式：CSV格式，包含aggregate_dataset.csv和aggregate_dataset2.csv两个文件，结构一致，便于数据合并和分析。数据已进行标准化处理。
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研究，例如客户细分、购买行为预测、出行偏好分析等。
行业应用：可以为旅游行业、航空公司、铁路公司等提供数据支持，尤其在客户关系管理、个性化推荐、市场营销策略优化等方面具备实用性。
决策支持：支持企业进行客户画像构建、市场策略制定、产品定价优化等决策。
教育和培训：适合作为数据分析、市场营销、客户关系管理等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索客户的出行行为规律，并基于此进行客户细分、预测客户行为，从而实现精准营销、提升客户满意度等目标。
