客户购物偏好数据集

NAI嗨

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收藏 2024-02-22

数据格式.csv
文件大小406.8 KB
背景描述
客户购物偏好数据集提供了有关消费者行为和购买模式的宝贵见解。了解客户偏好和趋势对于企业定制产品、营销策略和整体客户体验至关重要。
本数据集捕捉了广泛的客户属性，包括年龄、性别、购买历史、首选支付方式、购买频率等。分析这些数据可以帮助企业做出明智的决策、优化产品和提高客户满意度。
本数据集包含与客户购物偏好相关的各种特征的 3900 条记录，为企业收集了必要的信息，以加强对客户群的了解。

数据说明
字段
说明

Customer ID客户唯一标识符
Age客户年龄
Gender客户性别(男/女)
Item Purchased客户购买的商品
Category购买商品的类别
Purchase Amount (USD)购买金额(美元)
Location购买地点
Size购买商品的尺码
Color购买商品的颜色
Season购买商品的季节
Review Rating客户对购买商品的评分
Subscription Status客户是否拥有订阅(是/否)
Shipping Type客户选择的配送方式
Discount Applied是否应用了折扣(是/否)
Promo Code Used是否使用了优惠码(是/否)
Previous Purchases客户在该商店的历史购买总数,不包括当前交易
Payment Method客户最常用的支付方式
Frequency of Purchases客户购买频率(每周、每两周、每月等)
数据来源
https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/customer-shopping-trends-dataset/data
许可声明：
This dataset is a synthetic creation generated using ChatGPT to simulate a realistic customer shopping experience. Its purpose is to provide a platform for beginners and data enthusiasts, allowing them to create, enjoy, practice, and learn from a dataset that mirrors real-world customer shopping behavior. The aim is to foster learning and experimentation in a simulated environment, encouraging a deeper understanding of data analysis and interpretation in the context of consumer preferences and retail scenarios.

问题描述
分析不同客户群体的消费行为差异(按年龄段、性别、地区等划分客户群体)
分析不同类别商品的销售情况,找出畅销商品
分析各季节的销售趋势,确定高峰销售季节
分析优惠活动的效果,如折扣、优惠码的使用情况
分析客户忠诚度,如回购率、评分、购买频率等指标
分析付款方式偏好,优化支付流程
利用历史数据建立商品推荐系统
预测未来销量,进行库存管理和供应链规划
shopping_trends.zip
大小:(70.94 KB)
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本附件包括：
- shopping_trends.csv

本数据集包含与客户购物偏好相关的各种特征的 3900 条记录，为企业收集了必要的信息，以加强对客户群的了解。

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