零售行业客户交易行为分析数据集RetailCustomerTransactionBehaviorAnalysis-rajshritomar
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 客户行为分析, 交易数据, 市场营销, 数据挖掘, 客户细分, 销售预测, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的客户交易数据，记录了客户的个人信息、商品类别信息以及详细的交易记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含交易日期（tran_date）字段，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含城市代码（city_code）和商店类型（Store_type）字段，可用于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括客户信息（customer_Id, DOB, Gender, city_code）、商品类别信息（prod_cat_code, prod_cat, prod_sub_cat_code, prod_subcat）和交易信息（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：主要以CSV格式提供，包括Customer.csv、prod_cat_info.csv和Transactions.csv三个文件，便于数据处理与分析。此外，还包含一份PDF文件，可能为案例研究报告，以及一个docx文件，可能为文档说明。
来源信息：数据来源于零售行业案例研究，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略制定以及销售预测等领域的研究。
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、市场营销、商业智能等领域的学术研究，如客户细分、购物篮分析、销售预测等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化推荐、促销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业制定数据驱动的营销策略，优化产品组合，提升销售额。
教育和培训：作为商业分析、市场营销、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的运作模式。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为模式，预测销售趋势，优化营销活动，帮助用户提升销售业绩和客户满意度。
