学生成绩与购物行为交叉分析数据集StudentPerformance-ShoppingBehaviorCross-AnalysisDataset-adiencoding
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩, 购物行为, 数据分析, 行为分析, 文本数据, 结构化数据, 交叉分析, 教育
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别记录了学生成绩和购物行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集合。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：
学生成绩部分：包括学生ID、数学成绩和英语成绩。
购物行为部分：包括顾客ID、年龄、性别、购买商品、商品类别、购买金额（美元）、所在地、尺码、颜色、季节、评价分数、订阅状态、配送方式、是否使用折扣、是否使用促销码、之前的购买记录、支付方式、购买频率等。
数据格式：包括CSV和TXT两种格式。学生成绩数据以CSV格式提供，方便结构化分析；购物行为数据同样采用CSV格式，方便数据处理和关联分析。数据已进行初步结构化处理。
数据来源于不同渠道的公开数据，已进行初步的数据清洗和整理。该数据集适合用于教育领域和市场营销领域的数据分析。
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：适用于教育领域、市场营销和行为科学的学术研究，例如学生成绩与购物行为之间的关联性分析、消费者行为模式研究等。
行业应用：可以为教育机构和电商平台提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、精准营销、用户画像分析等方面。
决策支持：支持教育策略制定和市场营销策略优化，帮助企业更好地理解目标用户。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现与消费习惯之间的关系，以及购物行为的影响因素，帮助用户实现精准营销、个性化推荐等目标。
