用户行为分析数据集CustomerBehaviorAnalysisDataset-seymamutluoglu1
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 客户分析, 零售数据, 渠道分析, 消费习惯, 用户画像, 市场营销, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售平台的数据，记录了用户的购物行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了用户的首次和最后一次订单日期。
地理范围：数据未限定地理范围，但可以推断为零售平台的市场覆盖范围。
数据维度：数据集包括以下主要字段：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）、线上总订单数量（order_num_total_ever_online）、线下总订单数量（order_num_total_ever_offline）、线下总消费金额（customer_value_total_ever_offline）、线上总消费金额（customer_value_total_ever_online）、感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、用户行为分析、渠道效果评估等研究。
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、零售管理等领域的学术研究，例如用户生命周期价值分析、渠道偏好研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化推荐、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行客户细分、优化营销活动、提升用户体验和销售额。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等相关课程的案例研究材料，帮助学生理解用户行为分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索用户在不同渠道的消费行为差异，以及如何通过数据驱动的策略来提升用户忠诚度和购买转化率。
