客户交易与行为分析数据集

客户交易与行为分析数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：客户交易,行为分析,分类,回归,聚类,异常检测,欺诈检测,客户细分,推荐系统,机器学习,EDA,特征工程 数据概述： 本数据集是一个现实的合成数据集，旨在用于分类、回归、聚类和异常检测任务。数据集包含1200条记录，每条记录有16个不同的特征，涵盖了客户的人口统计信息、消费模式、会员详情、订阅类型以及潜在的欺诈指标。数据集包括分类、数值和文本数据，非常适合用于机器学习、探索性数据分析（EDA）和特征工程。此外，数据集中引入了约5%的缺失值和不平衡数据，以模拟现实世界中的挑战。 数据用途概述： 该数据集适用于构建欺诈检测模型、制定客户细分策略和开发推荐系统等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行分类和回归分析，以识别欺诈行为；营销人员可以根据客户细分结果优化客户关系管理策略；推荐系统开发者可以基于数据集建立更精准的推荐模型。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握机器学习和数据分析的技能。