营销活动用户购买行为预测数据集MarketingCampaignUserPurchaseBehaviorPrediction-shambhavi3
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 营销活动, 购买预测, 客户关系管理, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销, 行为数据
数据概述：
该数据集包含来自营销活动的数据，记录了用户在特定营销活动中的行为和购买情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在2020年9月24日至2021年期间的行为数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析用户在营销活动中的一般行为模式。
数据维度：数据集包括用户ID、创建时间、营销活动变量（campaign_var_1, campaign_var_2）、购买产品数量、注册日期、用户活动变量（user_activity_var_1至user_activity_var_12）以及购买结果（buy，0表示未购买，1表示已购买）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_wn75k28csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于营销活动，已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、购买预测、客户细分和营销活动效果评估等领域。
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、消费者行为分析等领域的学术研究，例如用户购买行为建模、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为市场营销、客户关系管理（CRM）等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、营销策略优化和客户生命周期价值分析等方面。
决策支持：支持营销部门的决策制定，帮助优化营销活动的策划和执行，提升营销效果和投资回报率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和营销活动。
此数据集特别适合用于探索用户行为与购买意愿之间的关系，预测用户购买行为，并优化营销策略，从而提高营销活动的效率和ROI。
