旅游产品购买预测数据集TravelProductPurchasePrediction-limeojin
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 旅游产品, 销售预测, 机器学习, 用户画像, 市场营销, 客户关系管理, 决策树模型
数据概述：
该数据集包含客户在旅游产品推销中的相关信息，以及客户最终是否购买产品的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次市场营销活动的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测为特定国家或地区的客户数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括客户的人口统计学信息（年龄、性别、婚姻状况等）、与公司的联系方式（联系方式类型、推销时长等）、旅游偏好（旅游次数、护照情况等）、推销满意度、拥车情况、子女数量、职业、月收入等。其中，train.csv文件包含目标变量“ProdTaken”，用于指示客户是否购买了旅游产品；test.csv文件缺少目标变量，用于模型测试。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件。train.csv和test.csv包含结构化特征，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于市场营销活动，可能为公司内部数据或第三方市场调研数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户购买行为分析、销售预测以及个性化营销策略的研究。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户细分、购买意愿预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为旅游行业、市场营销公司提供数据支持，尤其在客户关系管理、精准营销、产品推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行销售预测，优化营销策略，提升销售转化率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，例如逻辑回归、决策树、随机森林等，以预测客户是否会购买旅游产品，从而帮助企业优化营销策略和提升销售业绩。
