电商订单销售数据分析数据集E-commerceOrderSalesDataAnalysis-ishanharshvardhan
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 订单数据, 销售分析, 商品分析, 客户行为, 市场营销, 数据挖掘, 零售行业
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的订单销售数据，记录了商品销售、客户购买行为、订单详情以及财务信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了订单发生的日期，具体时间范围未知，但从示例数据来看，可能涵盖了2018年至2019年。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测为电商平台的用户覆盖区域。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如产品标题（product_title）、产品类型（product_type）、商品规格（variant_title）、商品SKU（variant_sku）、商品ID（variant_id）、客户ID（customer_id）、订单ID（order_id）、日期（day）、净数量（net_quantity）、毛销售额（gross_sales）、折扣（discounts）、退款（returns）、净销售额（net_sales）、税费（taxes）、总销售额（total_sales）、退货数量（returned_item_quantity）、已订购商品数量（ordered_item_quantity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Orders - Analysis Task.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于电商销售分析、客户行为分析、商品分析以及市场营销策略制定。
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：适用于电商领域的研究，如销售趋势分析、客户购买行为分析、商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，尤其在优化商品推荐、制定营销策略、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持电商企业的销售预测、库存管理、定价策略制定以及促销活动优化。
教育和培训：作为电商分析、数据挖掘、市场营销等课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员深入理解电商运营。
此数据集特别适合用于探索订单数据中的销售规律、客户购买偏好以及商品之间的关联关系，从而帮助用户优化销售策略、提升销售额和客户满意度。
