环境与零售交叉分析数据集Environment-RetailCross-AnalysisDataset-rakeshjonnadula
数据来源：互联网公开数据
标签：环境污染, 零售数据, 碳排放, 销售数据, 经济分析, 市场调研, 数据整合, 商业智能
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别来自环境污染监测报告和零售销售记录，用于环境因素与商业表现的交叉分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可根据实际情况推断。
地理范围：涵盖全球多个国家和地区的污染物排放数据以及零售商的销售数据。
数据维度：
Pollution.csv: 包含“Country Name”（国家名称）、“CO2”（二氧化碳排放量）、“Methane”（甲烷排放量）等环境污染指标。
Walmart.csv: 包含“Order ID”（订单编号）、“Order Date”（订单日期）、“Ship Date”（发货日期）、“Customer Name”（客户姓名）、“Country”（国家）、“City”（城市）、“State”（州/省）、“Postal Code”（邮政编码）、“Region”（区域）、“Category”（产品类别）、“Sub-Category”（子类别）、“Product Name”（产品名称）、“Sales”（销售额）、“Quantity”（数量）、“Discount”（折扣）、“Profit”（利润）等零售销售指标。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。Pollution.csv 提供了国家层面的环境污染数据，Walmart.csv 提供了零售商的销售数据。
数据来源：Pollution.csv数据源自环境监测报告，Walmart.csv数据源自零售商的销售记录。已进行数据清洗和初步标准化处理。
该数据集适合用于环境因素对商业活动影响的研究，以及零售业的绩效分析。
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：适用于环境经济学、市场营销学等学科的研究，如分析环境政策对零售销售的影响、评估碳排放与消费者行为之间的关系。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在市场调研、销售预测、供应链管理等方面。
决策支持：支持企业制定可持续发展战略，优化销售策略，评估环境风险。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等课程的教学案例，帮助学生理解数据整合与交叉分析。
此数据集特别适合用于探索环境因素对零售行业的影响，以及在不同国家和地区之间的差异，帮助用户实现更深入的商业洞察。
