用户行为分析数据集CustomerBehaviorAnalysis-melihgunaydin
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, 客户价值, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在不同渠道的消费行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2021年。
地理范围：数据未明确标注具体的地理范围，但从数据内容推测可能与某个电商平台的用户行为相关。
数据维度：数据集包括用户唯一标识符（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）、线上订单总数（order_num_total_ever_online）、线下订单总数（order_num_total_ever_offline）、线下消费总额（customer_value_total_ever_offline）、线上消费总额（customer_value_total_ever_online）以及用户感兴趣的类别（interested_in_categories_12）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户细分、渠道效果评估和客户生命周期价值分析等。
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，如客户细分、用户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为电商、零售等行业提供数据支持，尤其在用户画像构建、个性化推荐、营销策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略、改善客户关系管理（CRM）和优化渠道资源配置。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为和数据驱动的决策。
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，分析用户消费习惯和偏好，从而帮助企业提升用户体验、优化营销策略和提高盈利能力。
