AdventureWorks2022销售数据去范式化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Adventure Works,销售数据,去范式化,商业分析,零售,供应链,订单,产品,销售额,客户,时间序列
数据概述：
本数据集是Adventure Works 2022销售数据的去范式化版本，数据来源于Kaggle上名为"Adventure Works 2022"的数据集。原始数据经过标准化处理，包含多个CSV文件。为了方便分析，将数据加载到SQLite数据库中进行整合和转换，最终生成一个单独的CSV文件（使用"|"作为分隔符），并对列名进行了snake_case风格的命名。
数据包含了销售订单、产品、经销商、员工、销售区域和销售目标等关键信息。
数据字典：
- sales_order_number：销售订单的唯一标识符。
- sales_order_date：销售订单的日期和时间（例如，2017年8月25日，星期五）。
- sales_order_date_day_of_week：销售订单的星期几（例如，星期一，星期二）。
- sales_order_date_month：销售订单的月份（例如，一月，二月）。
- sales_order_date_day：销售订单的日（1-31）。
- sales_order_date_year：销售订单的年份（例如，2022）。
- quantity：销售订单中售出的产品数量。
- unit_price：产品的单价。
- total_sales：销售订单的总销售额（数量 * 单价）。
- cost：与销售订单中售出的产品相关的总成本。
- product_key：产品的唯一标识符。
- product_name：产品的名称。
- reseller_key：经销商的唯一标识符。
- reseller_name：经销商的名称。
- reseller_business_type：经销商的业务类型（例如，仓库，价值经销商，专业自行车店）。
- reseller_city：经销商所在的城市。
- reseller_state：经销商所在的州。
- reseller_country：经销商所在的国家。
- employee_key：与销售订单相关的员工的唯一标识符。
- employee_id：处理销售订单的员工的ID。
- salesperson_fullname：与销售订单相关的销售人员的全名。
- salesperson_title：销售人员的职称（例如，北美销售经理，销售代表）。
- email_address：销售人员的电子邮件地址。
- sales_territory_key：实际销售的销售区域的唯一标识符（例如，3）。
- assigned_sales_territory：分配给销售人员的销售区域列表，以逗号分隔（例如，3,4）。
- sales_territory_region：销售区域的区域。美国区域细分为各个区域。国际区域列为国家名称（例如，东北部，法国）。
- sales_territory_country：与销售区域相关的国家。
- sales_territory_group：销售区域的组分类（例如，欧洲，北美，太平洋）。
- target：销售人员或区域在销售订单日期所在的特定月份设定的销售目标。
- target_date：应实现销售目标的日期。所有日期均为当月1日（例如，2017年8月1日，星期五）。
- target_date_day_of_week：目标日期的星期几。
- target_date_month：目标日期的月份（例如，一月，二月）。
- target_date_day：目标日的月份中的日。所有日期均为当月1日。值设置为1。
- target_date_year：目标日期的年份（例如，2022）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种商业分析和数据科学应用，例如：销售业绩分析、产品销售趋势分析、客户行为分析、市场营销策略制定、供应链优化、销售预测等。用户可以利用该数据集深入了解Adventure Works公司的销售情况，并进行各种数据驱动的决策。
