电商零售交易数据分析数据集E-commerceRetailTransactionDataAnalysis-piloflores
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 零售, 交易, 客户, 商品, 销售, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的零售交易数据，记录了商品销售、客户购买行为等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2010年12月到2011年12月期间的交易信息。
地理范围：数据主要来自英国，并包含其他国家/地区的交易记录。
数据维度：数据集包括InvoiceNo（发票号）、StockCode（商品代码）、Description（商品描述）、Quantity（数量）、InvoiceDate（发票日期）、UnitPrice（单价）、CustomerID（客户ID）和Country（国家）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为e-commerce.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商交易数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于电商销售数据分析、客户行为分析、市场趋势研究等。
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：适用于零售和市场营销领域的学术研究，例如客户细分、购买行为分析、销售预测等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在商品推荐、市场策略制定、销售额预测等方面。
决策支持：支持企业进行销售数据分析、客户关系管理和市场推广策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商运营和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索销售额、客户购买偏好、商品关联等方面的规律，帮助用户实现销售额增长、优化库存管理、提升客户满意度等目标。
