零售商品销售数据ABC分析数据集RetailProductSalesDataABCAnalysis-ajaythiagarajan2002
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售分析, ABC分析, 商品交易, 利润分析, 库存管理, 供应链管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品销售交易数据，记录了2022年11月至2023年1月期间的商品销售情况，适用于ABC分析、销售业绩评估、利润分析等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2022年11月至2023年1月的商品销售交易数据。
地理范围：数据来源未明确地域限制，但涉及商品销售，可用于分析不同商品在零售环境下的表现。
数据维度：包括商品编码(Item)、销售数量(Billed Qty)、商品价格(Product MRP)、销售单位(Sales Unit)、商品成本(Product Cost (without tax))、商品税率(Product Tax %)、利润率(Profit Margin)、累计利润率(Cumulative Profit Margin)、以及与ABC分析相关的多个指标（如Unique Items, Cumulative Profit Margin Unique等）和商品分类(Category)等。
数据格式：CSV格式，文件名为"Product_Transation_Details_Nov2022-Jan2023 - ABC Analysis.csv"，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售商的销售记录，经过整理和清洗，可用于深入分析商品销售表现。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、库存管理优化和供应链管理。
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：适用于零售行业销售数据分析、库存管理优化、商品分类以及利润分析等方面的学术研究。
行业应用：为零售企业提供销售数据支持，可用于ABC分析，优化库存管理，提升盈利能力。
决策支持：支持零售企业制定销售策略、定价策略和促销活动，以提高销售额和利润。
教育和培训：作为零售管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的运作模式。
此数据集特别适合用于探索不同商品在销售额、利润贡献等方面的表现，帮助用户进行ABC分类，优化库存管理，提升盈利能力。
