客户交易行为分析数据集CustomerTransactionBehaviorAnalysis-thealpha22
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 交易数据, 零售, 金融, 客户画像, 产品推荐, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售或金融行业的客户交易数据，记录了客户的交易行为、个人信息及相关产品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年2月8日，为单日交易快照。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括印度城市如JAMSHEDPUR, JHAJJAR, MUMBAI, NAVI MUMBAI, ITANAGAR等。
数据维度：数据集包括交易ID（TransactionID）、客户ID（CustomerID）、客户出生日期（CustomerDOB）、客户性别（CustGender）、客户所在地（CustLocation）、客户账户余额（CustAccountBalance）、交易日期（TransactionDate）、交易时间（TransactionTime）、交易状态（STATUS_）、产品信息（product_id, category_id, category_code, brand, price）以及一个名为“bplayer0”的字段，其内容可能与产品或客户偏好有关。
数据格式：CSV格式，文件名为Zephyr7b-1M-Customers.csv，方便进行数据分析和处理。
该数据集适用于客户行为分析、交易数据挖掘、产品推荐等多个领域。
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、金融等行业的用户行为研究，如客户细分、交易模式分析、消费习惯研究等。
行业应用：可以为零售商、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化营销、风险评估等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略、优化产品定价、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的案例分析素材，帮助学生和从业者理解数据驱动的决策过程。
此数据集特别适合用于探索客户交易行为的规律，构建客户画像，并实现个性化推荐、风险预警等目标。
