客户营销线索评分数据集CustomerMarketingLeadScoringDataset-muskanchughds
数据来源：互联网公开数据
标签：营销线索, 客户行为, 销售预测, 用户画像, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自营销活动的数据，记录了客户在营销活动中的行为特征和购买意愿。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2020年9月至2021年1月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为营销活动涉及的客户群体。
数据维度：数据集包括客户ID（id）、创建时间（created_at）、营销活动变量（campaign_var_1, campaign_var_2）、购买产品数量（products_purchased）、注册日期（signup_date）、用户行为变量（user_activity_var_1至user_activity_var_12）以及购买行为标签（buy，0代表未购买，1代表已购买）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_wn75k28.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的营销活动，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于客户行为分析、销售预测和营销策略优化。
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、销售预测等领域的学术研究，如客户购买意愿预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为市场营销、客户关系管理（CRM）等行业提供数据支持，特别是在客户细分、个性化推荐、营销活动优化等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、客户生命周期价值评估，从而制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、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行为。
此数据集特别适合用于探索客户行为与购买意愿之间的关系，帮助用户实现客户转化率提升、销售额增长等目标。
