零售交易数据集RetailDataTransactionsDataset-runsen
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，交易数据，数据集，商业分析，机器学习，销售分析，时间序列，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自零售行业的交易数据，记录了零售商店的日常销售交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2019年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，包括不同城市和地区的实体店铺。
数据维度：数据集包括交易日期，时间，商店编号，顾客ID，商品类别，商品名称，单价，数量，总价，支付方式等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售行业的公开交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的商业分析，销售预测，顾客行为分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于零售销售预测，顾客购买行为分析，促销效果评估等研究，如销售趋势分析，顾客细分，商品关联性分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测，库存优化，顾客关系管理等方面。
决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和库存管理决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析，顾客行为建模等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业销售和顾客行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，顾客细分和个性化营销，提升销售效率和顾客满意度。
