客户消费行为分析数据集CustomerConsumptionBehaviorAnalysisDataset-gulsendemir
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 零售数据, 消费习惯, 渠道分析, 用户画像, 市场营销, 数据挖掘, 客户价值
数据概述：
该数据集包含来自零售平台的数据，记录了客户的消费行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2020年10月30日至2021年2月26日的客户消费行为记录。
地理范围：数据未明确指出具体的地理范围，但可以推断为零售平台覆盖的区域。
数据维度：数据集包括客户的唯一标识符（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）、总线上订单数量（order_num_total_ever_online）、总线下订单数量（order_num_total_ever_offline）、线下总消费额（customer_value_total_ever_offline）、线上总消费额（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，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、用户画像构建、市场营销策略制定等。
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：适用于零售行业客户行为分析、渠道偏好研究、客户生命周期价值评估等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、零售商等提供数据支持，尤其是在个性化推荐、市场营销活动优化、客户忠诚度计划等方面。
决策支持：支持市场营销部门的决策制定，例如优化营销渠道组合、制定精准的客户沟通策略。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户消费行为。
此数据集特别适合用于探索客户的消费习惯、渠道偏好以及客户价值，帮助用户优化营销策略、提升客户满意度。
