零售商品交易聚类分析数据集RetailProductTransactionClusteringAnalysisDataset-arnoldapriscanadia
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 交易分析, 聚类分析, 商品销售, 客户行为, 市场细分, 销售预测, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自在线零售平台的数据，记录了商品交易的详细信息，适用于客户行为分析、市场细分和销售预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了单笔交易的时间，具体时间范围未知，但包含日期信息。
地理范围：数据包含“国家”字段，表明交易涉及的地理区域，但具体国家数量和分布未知。
数据维度：数据集包含以下字段：
NoFaktur：交易发票号；
KodeSaham：商品代码；
Deskripsi：商品描述；
Kuantitas：商品数量；
TglFaktur：交易日期和时间；
HargaSatuan：商品单价；
IDCust：客户ID；
Negara：国家。
数据格式：CSV格式，文件名为RitelOnline_Dataset_Clustering.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线零售交易记录，已进行初步的结构化整理。
该数据集适合用于零售数据分析、客户细分、商品推荐等领域。
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：适用于零售市场分析、消费者行为研究等学术研究，如客户细分、购买模式分析等。
行业应用：为零售电商、实体零售商提供数据支持，特别是在客户关系管理、库存管理、市场营销策略等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、定价策略优化和促销活动策划。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、零售管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为模式，分析不同商品之间的关联性，为用户实现更精准的营销策略和个性化推荐。
