自行车购买行为预测数据集BikeBuyerBehaviorPrediction-varunmurthymokarala
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车购买, 行为预测, 客户分析, 机器学习, 市场营销, 数据挖掘, 客户画像, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自自行车购买者行为数据，记录了客户的个人信息及其是否购买自行车的相关情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于特定市场或客户群体。
数据维度：包括多个特征变量，如婚姻状况（MaritalStatus）、性别（Gender）、家中子女数量（NumberChildrenAtHome）、是否拥有房屋（HouseOwnerFlag）、拥车数量（NumberCarsOwned）、职业（EnglishOccupation，包括Clerical、Management、Manual、Professional、Skilled Manual）、地区（Region，包括Europe、North America、Pacific）、通勤距离（CommuteDistance）、年收入（YearlyIncome_norm）、年龄（Age_norm）以及目标变量“BikeBuyer”（是否购买自行车）。
数据格式：CSV格式，文件名为datasetcsv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于客户细分、行为预测和市场营销策略分析。
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，如客户购买决策影响因素分析、客户细分模型构建等。
行业应用：为自行车销售行业提供数据支持，尤其适用于个性化营销、产品推荐、市场预测等应用。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、客户关系管理和销售业绩提升。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响自行车购买行为的关键因素，帮助用户优化营销策略，提高销售转化率。
