客户购物行为分析数据集CustomerShoppingBehaviorAnalysis-ahmetsendil
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 零售数据, 渠道分析, 购物偏好, 用户画像, 数据挖掘, 市场营销, 客户价值
数据概述：
该数据集包含来自FLO电商平台的用户购物行为数据，记录了用户的订单信息、购物渠道偏好、消费金额等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从字段命名推测为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但可推测为FLO电商平台的用户群体。
数据维度：包括用户唯一标识（master_id）、订单渠道（order_channel）、最近订单渠道（last_order_channel）、首次订单日期（first_order_date）、最近订单日期（last_order_date）、线上最近订单日期（last_order_date_online）、线下最近订单日期（last_order_date_offline）、线上总订单数（order_num_total_ever_online）、线下总订单数（order_num_total_ever_offline）、线下总消费金额（customer_value_total_ever_offline）、线上总消费金额（customer_value_total_ever_online）以及感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，方便数据导入与分析。
数据来源：数据来源于FLO电商平台的用户行为记录，经过脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户细分、市场营销策略优化等研究。
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：适用于零售行业的用户行为研究，如用户购物路径分析、渠道偏好分析、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销活动优化、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略、提升客户满意度、提高销售额。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生理解客户行为分析在实际业务中的应用。
此数据集特别适合用于探索用户在不同渠道的购物行为差异，分析客户的消费偏好，预测客户的潜在价值，从而实现更有效的市场营销策略。
