零售业数字化顾客行为数据集DsCustomerRetailDigitalDataset-raulsaccaco1
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，顾客行为，数据集，数字化转型，机器学习，市场分析，消费者研究，电子商务
数据概述：该数据集包含来自零售业的数字化顾客行为数据，记录了顾客在线购物的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的电子商务平台，具体包括不同地区和商圈。
数据维度：数据集包括顾客的浏览记录，购买行为，搜索关键词，访问频率，地理位置，设备信息，购买商品的类别和价格等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个电子商务平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售业的顾客行为分析，数字化转型，市场研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，消费者行为预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于顾客行为分析，市场趋势预测，消费者偏好研究等研究，如顾客购买行为的影响因素，市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在顾客体验优化，个性化推荐和市场策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的顾客行为分析和策略优化，帮助商家制定科学的营销策略和顾客服务方案。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解顾客行为分析，市场预测等技术。
此数据集特别适合用于探索零售业顾客行为的规律与趋势，帮助用户实现顾客行为预测，市场趋势分析和策略优化，提高零售业的数字化水平和竞争力。
