用户消费行为预测回归数据集UserConsumptionBehaviorPredictionRegressionDataset-akhilsaichinthala
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 消费分析, 市场营销, 预测模型, 回归分析, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的消费行为数据，用于构建预测用户消费金额的回归模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内的用户消费记录的快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但根据城市类别（City_Category）推测可能覆盖多个城市。
数据维度：数据集包括多个用户属性和消费相关变量，如“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Occupation”（职业）、“City_Category”（城市类别）、“Stay_In_Current_City_Years”（在当前城市居住年限）、“Marital_Status”（婚姻状况）、“Product_Category_1/2/3”（商品类别）和“Purchase”（消费金额）。
数据格式：CSV格式，文件名为Data Set for Regression.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，包括缺失值处理和变量编码。
该数据集适合用于研究用户消费行为、构建消费额度预测模型，以及进行市场营销策略分析。
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：适用于市场营销、消费者行为分析等领域的学术研究，如用户画像构建、消费趋势分析、个性化推荐研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售企业等提供数据支持，尤其是在用户消费预测、精准营销、客户关系管理等方面。
决策支持：支持企业制定定价策略、优化产品组合、改进营销活动，以提升销售业绩。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握回归模型构建、特征工程、模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同用户属性与消费金额之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现精准营销和个性化推荐，最终提升用户消费体验。
