客户行为分析K-均值聚类数据集CustomerBehaviorAnalysisK-meansClusteringDataset-duyanhng3996
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 聚类分析, K-均值, 市场营销, 客户细分, 消费行为, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的客户行为数据，记录了客户的消费习惯和营销偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为电商平台的用户数据。
数据维度：包括“Customer ID”（客户ID）、“Accepts Email Marketing”（是否接受邮件营销）、“Accepts SMS Marketing”（是否接受短信营销）、“Total Spent”（总消费金额）和“Total Orders”（总订单数量）五个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Capstone Project - K-means.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，可直接用于聚类分析。
该数据集适合用于客户细分、市场营销策略制定和客户生命周期价值分析等领域。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、个性化推荐、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为电商、零售等行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持企业进行客户画像分析，制定更精准的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户行为数据分析方法。
此数据集特别适合用于使用K-均值算法进行客户聚类分析，探索不同客户群体的消费特征，从而优化营销策略，提升业务表现。
