客户消费行为特征分析数据集CustomerConsumptionBehaviorFeatureAnalysisDataset-sophiecrespo
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, 地理位置, 订单分析, 支付方式, 商品类别, 时间因素
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了客户的消费行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户消费行为快照。
地理范围：数据包含客户的地理位置信息（经纬度），可能覆盖多个城市。
数据维度：数据集包括客户唯一标识符、订单数量、订单平均延迟时间、平均分期付款数、支付方式、平均每单商品数量、客户经纬度、商品类别（如汽车与建筑、书籍、商业、儿童、服装鞋类配饰化妆品、食品饮料、高科技、家居、其他、运动休闲）、最后一次订单时间间隔、支付类型（如boleto、信用卡、借记卡、代金券）、星期几（星期五、星期一、星期六、星期日、星期四、星期二、星期三）、一天中的时刻（下午、晚上、早上、夜晚）、城市统计数据。
数据格式：CSV格式，文件名为customers_with_cities_and_grouped_catscsv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户细分、消费趋势分析、个性化推荐等领域。
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：适用于零售行业客户行为分析、市场营销策略优化等方面的研究，如客户生命周期价值分析、购买路径分析等。
行业应用：可以为电商平台、实体零售商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、精准营销、商品推荐等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的营销策略、优化产品组合、改善客户服务。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、商业智能等课程的实训素材，帮助学生和从业者深入理解客户行为。
此数据集特别适合用于探索客户消费习惯与地理位置、支付方式、商品类别等因素之间的关系，从而帮助企业提升客户满意度、优化运营效率。
