零售行业顾客交易行为数据集RetailCustomerTransactionBehaviorDataset-mohammedazarudheen
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 顾客分析, 交易数据, 客户细分, 商品分析, 销售预测, 数据挖掘, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的顾客交易数据，记录了顾客的个人信息、购买行为以及商品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含交易日期，可用于分析时间序列上的顾客行为。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含城市代码，可以用于初步的地域分析。
数据维度：数据集包括顾客信息（customer_Id, DOB, Gender, city_code），商品类别信息（prod_cat_code, prod_cat, prod_sub_cat_code, prod_subcat）和交易记录（transaction_id, cust_id, tran_date, prod_subcat_code, prod_cat_code, Qty, Rate, Tax, total_amt, Store_type）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括Customer.csv, prod_cat_info.csv和Transactions.csv三个文件，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开的零售行业案例研究，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于零售行业顾客行为分析、商品销售分析、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：适用于零售行业顾客行为、商品销售趋势的学术研究，如顾客细分、购买模式分析、复购行为研究等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在市场营销、销售预测、库存管理、个性化推荐等方面。
决策支持：支持零售企业制定精准的市场营销策略、优化商品结构、提升顾客满意度。
教育和培训：作为零售管理、数据分析、市场营销等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解零售行业。
此数据集特别适合用于探索顾客购买行为与商品销售之间的关联性，帮助用户实现精准营销、提升销售额等目标。
