零售交易数据分析数据集RetailTransactionDataAnalysis-stevenwolf
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售数据, 客户行为, RFM模型, 市场营销, 交易记录, 客户细分, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售商的销售交易数据，记录了客户的购买行为和交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据涵盖多个国家或地区，包括但不限于英国和德国。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
Nº de factura（发票号）：每笔交易的唯一标识。
Fecha de factura（发票日期）：交易发生的时间。
ID Cliente（客户ID）：客户的唯一标识。
País（国家）：客户所在国家。
Cantidad（数量）：购买商品的数量。
Monto（金额）：交易的总金额。
数据格式：CSV格式，文件名为ventas-por-factura.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、销售趋势预测和市场营销策略制定。
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：适用于零售行业客户行为、销售预测和市场营销策略的学术研究，如客户生命周期价值分析、购买模式识别等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场细分、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的营销策略、优化库存管理、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、市场营销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零售行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为的规律和趋势，以及评估营销活动的有效性，从而帮助用户优化决策。
