客户消费偏好酱酒系列-珍藏佳酿商品数据集合

数据处理先按预设规则剔除异常样本，如低于珍藏佳酿起售金额的订单、信息缺失超25%的记录；再运用Apriori关联规则算法，挖掘不同年份珍藏酒与配套收藏器具的搭配消费规律；聚类算法以“消费金额-收藏品类-复购周期”为核心特征，将客户划分为资深收藏型、投资增值型、礼品珍藏型3类客群。算法模型经多轮迭代验证，客群分类准确率达91%，珍藏酒需求预测精准度超87%，可输出具备商业落地性的消费偏好结论。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是贵州酱酒集团有限公司自行产生的客户消费偏好数据，规模为10G，每周更新，专注于珍藏佳酿酱酒领域。它通过算法分析客户行为，支持产品研发和精准营销，客群分类准确率高达91%，适用于高端收藏市场研究和商业决策。