用户行为分析数据集CustomerBehaviorAnalysis-damlapeker
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 客户分析, 电商, 渠道分析, 消费行为, 市场营销, 数据挖掘, 客户生命周期
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户的订单信息、消费渠道偏好以及商品类别兴趣。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为从2017年到2021年。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但根据数据特征推测可能来源于特定电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括用户ID（master_id）、订单渠道（order_channel）、最后一次订单渠道（last_order_channel）、首次订单日期（first_order_date）、最后一次订单日期（last_order_date）、线上最后一次订单日期（last_order_date_online）、线下最后一次订单日期（last_order_date_offline）、总线上订单数量（order_num_total_ever_online）、总线下订单数量（order_num_total_ever_offline）、总线下消费金额（customer_value_total_ever_offline）、总线上消费金额（customer_value_total_ever_online）以及感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源：该数据集来源于电商平台的用户行为数据，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、市场细分、客户生命周期价值评估等研究。
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、消费者行为等领域的学术研究，如用户购买行为分析、渠道偏好研究、客户价值评估等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在用户画像构建、精准营销、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略、优化客户关系管理（CRM）系统，以及提升用户体验。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在不同渠道上的消费行为模式，以及分析用户对不同商品类别的兴趣偏好，从而帮助用户优化营销策略、提升用户粘性。
