客户行为及购物渠道分析数据集CustomerBehaviorandShoppingChannelAnalysis-gzdekzlkaya
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 购物渠道, 用户画像, 客户价值, 订单数据, 市场营销, 数据挖掘, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户的购物渠道偏好、订单信息和消费习惯。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年至2021年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从数据特征推测可能来源于某个电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括用户ID（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）、线下总消费金额（customer_value_total_ever_offline）、线上总消费金额（customer_value_total_ever_online）以及感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略制定和用户画像构建。
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：适用于客户行为分析、市场细分、渠道偏好研究等领域的学术研究，如用户生命周期分析、客户流失预测等。
行业应用：可以为电商行业、零售行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、渠道优化等方面。
决策支持：支持市场营销部门制定营销策略、优化客户关系管理（CRM）系统，提升销售业绩和客户满意度。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和数据驱动的决策过程。
此数据集特别适合用于探索不同购物渠道对用户行为和客户价值的影响，帮助用户实现精准营销、提升客户忠诚度等目标。
