用户行为与客户分群数据集UserBehaviorandCustomerSegmentation-roozbeha
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 客户分群, 市场营销, 用户画像, 聚类分析, 消费行为, 留存预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户行为相关的结构化数据，记录了用户的基本属性、消费行为以及客户分群结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源于特定地区或用户群体，具体地区信息为“Tehran”，可能代表伊朗德黑兰地区的用户数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，涵盖用户性别（Gender）、所在州（State）、推荐来源（ReferralSource）、年龄段（AGE_apprx_cate）、用户ID（UserID）、最近度评分（Recency_score）、消费频次评分（Frequency_score）、消费金额评分（Monetary_score）、持续时间评分（Duration_score）、聚类结果（cluster）、轮廓系数（silhouette）和二元目标变量（Binary target）。
数据格式：CSV格式，文件名为4_total_df.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户行为记录，经过了聚类分析和特征工程处理。该数据集适合用于客户分群、用户画像构建和行为预测等研究。
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、用户行为分析、客户关系管理等领域的研究，例如用户细分、消费行为分析、用户流失预测等。
行业应用：可以为市场营销部门、客户服务部门等提供数据支持，特别是在个性化推荐、精准营销、客户生命周期管理等方面。
决策支持：支持企业进行客户关系管理策略的制定和优化，以及市场推广活动的评估与调整。
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深入理解用户行为分析和客户分群。
此数据集特别适合用于探索用户行为与客户分群之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升客户满意度、优化客户关系管理策略等目标。
